概念二分法是一种常用的数值计算方法，用于求解单调函数的根或者最值。其原理是不断缩小求解区间的范围，直到找到满足精度要求的解。注意！二分法只能求解单调函数的根，因此在使用二分法求解方程时，需要先确定方程在求解区间内是否单调。同时，二分法的收敛速度比较慢，因此需要根据实际情况选择合适的精度要求和求解区间。格式1-库函数-...stdio....math...2-定义函数-f（x）表达式3-定义二分法-
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2024-08-07 14:39:18
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# R语言xgboost 二分类
## 介绍
xgboost是一种强大的机器学习算法，它在处理结构化数据和特征工程方面非常出色。本文将向您介绍如何使用R语言的xgboost算法进行二分类问题的解决，并提供相应的代码示例。
## 算法原理
xgboost是一种基于梯度提升树（Gradient Boosting Tree）的算法，它通过训练多个弱学习器（weak learner）来产生一个强学
原创
2023-09-14 03:23:53
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## R语言中的XgBoost二分类实践
在机器学习领域，XgBoost（Extreme Gradient Boosting）因其高效、准确的模型表现而受到广泛欢迎。本文将介绍如何在R语言中使用XgBoost进行二分类问题的建模，并提供代码示例以及可视化效果的状态图和旅行图，帮助读者更好地理解整个流程。
### XgBoost简介
XgBoost是一种基于决策树的集成学习算法，主要用于分类和
原创
2024-08-08 14:59:47
399阅读
参考书籍：陈强.机器学习及R应用.北京:高等教育出版社,2020
在多分类的问题中，同样可用逻辑回归进行预测，这里的一些概念便不做过多介绍，重点说明参数的意义。多分类回归参数意义如果响应变量y分为k类，则多项逻辑模型有k-1个参数向量，假设将第一类作为参照类别，这里对参数的解释可采取如下思路对于响应变量y归属于第k类的条件概率与属于第一类的条件概率之比为：这就是事件属于第k类与属于第1
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2023-11-12 14:33:55
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2024-04-12 08:50:38
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R语言二分类GAM模型是一种灵活的统计建模方法，它结合了广义加性模型（GAM）和二分类问题的特点，适用于处理复杂的非线性关系。本文将系统性地探讨如何在R语言中实现和优化二分类GAM模型，旨在为数据科学家和统计学家提供深入的理解和实用的解决方案。
在技术定位上，GAM模型为各种实际问题提供了一种非参数的解决方案，尤其适合具有高度非线性的变量关系。通过对复杂数据的建模，可以有效地捕捉特征与目标变量之
## R语言二分类随机森林的实现流程
### 概述
随机森林是一种集成学习方法，通过建立多个决策树，利用投票或平均的方式来进行预测。在二分类问题中，随机森林可以用来预测待预测样本所属的类别。
### 实现步骤
下面是实现R语言二分类随机森林的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 划分训练集和测试集 |
| 3 | 构建随机森林模型
原创
2023-12-01 06:34:50
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前面介绍了使用tidymodels进行二分类资料的模型评价和比较，不知道大家学会了没？我之前详细介绍过mlr3这个包，也是目前R语言机器学习领域比较火的R包了，今天说下这么用mlr3进行二分类资料的模型评价和比较。本期目录： 加载R包建立任务数据预处理选择多个模型建立benchmark_grid开始计算查看模型表现结果可视化选择最好的模型 加载R包首先还是加载数据和R包，和之前的数据一样的。l
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2023-10-30 21:55:46
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这个专栏主要是想和大家分享一下深度学习的基础知识，主要是以吴恩达老师深度学习课程内容作为基础，并补充了很多其他内容希望让整体内容更加容易理解和系统化。如果想要了解具体专栏里面有什么内容的话，可以看一看我们专栏的目录，在目录里面还说明了小伙伴的分工，这些内容都是所有小伙伴们一起努力完成的，有希望和我们一起学习的的小伙伴也可以加入我们啊。另外我们还将内容以书籍的形式放到了github上，之后还会陆续上
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2023-12-21 20:28:53
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前言在R和Python之间如何进行选择一直是一个热议的话题。机器学习世界也被不同语言偏好所划分。但是随着深度学习的盛行，天平逐渐向Python倾斜，因为截至目前为止Python具有大量R所没有的深度学习的资源库和框架。但是随着Keras在R中的实现，语言选择的斗争又重新回到舞台中央。Python几乎已经慢慢变成深度学习建模的默认语言，但是随着在R中以TensorFlow(CPU和GPU均兼容)为后
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2023-11-06 19:29:08
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今天，给大家讲一讲，单片机常用的14个C语言算法（附详细代码）哟！一、计数、求和、求阶乘等简单算法此类问题都要使用循环，要注意根据问题确定循环变量的初值、终值或结束条件，更要注意用来表示计数、和、阶乘的变量的初值。例：用随机函数产生100个[0，99]范围内的随机整数，统计个位上的数字分别为1，2，3，4，5，6，7，8，9，0的数的个数并打印出来。本题使用数组来处理，用数组a[100]存放产生的
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2024-08-09 17:37:05
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## R语言随机森林模型二分类实现教程
### 一、整体流程
下面是实现R语言随机森林模型二分类的整体流程：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------------- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 拆分训练集和测试集
原创
2024-05-21 06:06:29
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一、前言Logistic回归虽然名字上是叫回归，但其实它是一种分类算法。Logistic回归也在一些文献中也称为logit回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。“回归”的意思就是要找到最佳拟合参数，其中涉及的数学原理和步骤如下：需要一个合适的分类函数来实现分类。可以使用单位阶跃函数或者Sigmoid函数。用 代价函数 来表示 预测值h(x) 与 实际值y 的偏差 (h−y)。要使得回归
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2023-11-29 18:15:49
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文章目录引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说，该曲线越靠近坐标系的左上角说明该二分类器的表现越好，一个理想的二分类的ROC曲线应如下图所示：混淆矩阵 为了了解ROC曲线横纵轴所代表的意义及曲
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2024-04-22 22:24:52
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# 在R中实现二分类变量交互作用的教学指南
在数据分析中，二分类变量的交互作用对于理解变量之间的复杂关系至关重要。本文将教你如何在R语言中实现这一功能，特别适合刚入行的开发者。我们将通过一个结构化的流程来进行，以下是一个步骤表格的概述。
| 步骤 | 内容 | 代码示例 |
| ---- | -
# 如何在R语言中进行二分类变量差异检验
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你经常需要进行数据分析和统计，而在实际工作中，常常需要进行二分类变量差异检验。本文将教你如何在R语言中实现这一过程。
## 流程概述
首先，让我们看一下进行二分类变量差异检验的整个流程：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 开始
开始 -->
原创
2024-07-04 06:43:30
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文章目录一、相关概念1.logistic回归1.1前言1.2目的1.3流程1.4Sigmoid函数1.4.1公式1.4.2图像1.5优缺点2.最优化方法2.1梯度上升算法2.1.1梯度公式2.1.2例子2.1.3迭代公式2.1.4训练步骤2.2梯度下降算法2.2.1与梯度上升算法的区别2.2.2迭代公式2.2.3训练步骤2.3随机梯度上升算法2.3.1训练步骤3.分类3.1二分类3.2多分类3.
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2023-10-11 09:46:36
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基础监督学习经典模型监督学习任务的基本架构和流程： 1.准备训练数据； 2.抽取所需特征，形成用于训练特征向量(Feature Vectors)； 3.训练预测模型(Predictive Model)； 4.抽取测试数据特征，得到用于测试的特征向量； 5.使用预测模型对待测试特征向量进行预测并得到结果(Label/Target)。分类学习 1.二分类（Binary Classifica
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2023-11-03 05:55:58
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本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用 pytorch 实现深度学习在 cv 上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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