什么是逻辑回归？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型(generalizedlinear model)。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归；如果是Poisson分布，就是P
Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification rather than regression. Logistic regression is also known in the literature as logit regression, maximum-entropy classificat
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2024-06-12 21:26:53
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Logistic Regression与Logistic Loss前言Logistic RegressionLogistic LossLogistic Loss与Cross Entropy Loss 前言神经网络的输出通常为Z=wTx+b，为了后续分类，需要将编码Z转换为概率。因此需要满足两个条件：一是概率应该为0~1，二是分类的概率总和为1。Logistic RegressionLogisti
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2024-04-22 13:02:08
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一,概述1,名字由来 其原名:logistic regression,之所以把其翻译为现在的这个名字:对数几率回归，而不是逻辑回归，是因为它来源于对数几率函数:y=1/(1+e^(-z))
顺便加一嘴，虽然他叫回归但是其本质是个分类模型
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2,前世今生 通过引入单调可微函数 g(⋅)，线性回归模型就可以推广为 y=g−1(wTx)，进而将线性回归模型的连续预测值
介绍sklearn的决策树算法参数，以及使用决策树训练出结果。最后将训练出的决策树模型转化为可视化的pdf文件。
前情提要上面两篇介绍了那么多决策树的知识，现在也是时候来实践一下了。Python有一个著名的机器学习框架，叫sklearn。我们可以用sklearn来运行前面说到的赖床的例子。不过在这之前，我们需要介绍一下sklearn中训练一颗决策树的具体
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2024-10-20 11:38:01
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概述最优化算法, 假设现在有一些数据点, 我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线), 这个拟合过程就称作回归根据现有数据对分类边界线建立回归(‘回归’源一词于最佳拟合, 表示要找到最佳拟合参数集)公式, 以此进行分类优点:计算代价不高, 易于理解和实现缺点:容易欠拟合, 分类精度可能不高适用数据类型连续型和标称型Logistic回归分类器实现过程我们想要的函数应该是, 能接受所有输入
logistic.java建立模型函数buildClassifier(Instances train)获取测试类的实例化对象，在调用测试方法来测试传入的数据集getCapabilities().testWithFail(train);将数据集中，所有有缺失数据的记录删除，自带的清洗功能train = new Instances(train);train.deleteWithMissingClass
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2024-09-01 15:34:06
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# Python中的概率输出
在统计学和机器学习中，概率是一个非常重要的概念。在Python中，我们可以使用各种库来进行概率计算和输出。本文将介绍如何在Python中进行概率输出，并通过代码示例演示具体操作。
## 概率输出的基本概念
概率是描述某种事件发生可能性的数值。在统计学中，通常用概率来描述事件发生的可能性。概率的取值范围是0到1，0表示不可能发生，1表示一定会发生。
在Pytho
原创
2024-04-21 05:38:02
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逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。逻辑回归问题实际工作中，我们可能会遇到如下问题：预测一个用户是否点击特定的商品判断用户的性别预测用户是否会购买
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2024-08-25 20:56:05
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# Python概率输出
概率论是统计学的重要组成部分，通过数学模型和公式来描述事件发生的可能性。在很多实际应用中，概率论可以帮助我们进行决策、分析和预测。在Python中，许多库比如`numpy`、`scipy`、`matplotlib`等都能够帮助我们进行概率计算和数据可视化。
## 概率基础
在开始使用Python进行概率输出之前，我们需要了解一些基本概念：
1. **概率**：事件
原创
2024-10-18 05:54:01
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标签：1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另
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2023-10-11 20:11:55
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零、逻辑回归是什么？解决什么问题？回归问题，可以简单看作给出一些数据，求得一个模型，用来预测位置数据的函数值。如果给定了函数的形式，回归问题就可以看作，求出给定数据下函数模型中的参数的值。Logistic Regression，逻辑回归就是一个二分类预测模型，给出某个目标的各种属性，预测其是否属于目标类。逻辑回归的测试数据举例：（身高:180，体重：140，鞋码：43，男性(0)），（身高：165
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2024-06-28 14:54:40
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一. 编程语言分类 1.机器语言 以0，1的组合作为指令集，用二进制指令来编写程序； 优点：执行效率高 缺点：开发效率低 2.汇编语言 用英文标签代替二进制指令集来编写程序，比机器语言稍微高级，但本质没有发生改变； 优点：开发效率高于机器语言 缺点：执行效率低于机器语言 3.高级语言 用人类能理解的表达式来编写程序，通过操作系统来间接的操作硬件，高级
之前，在专栏里写过线性分类器相关的内容，但是那时候基本上一笔带过，没有详细写感知机、支持向量机、逻辑回归。支持向量机的那一部分，基本上跟《统计学习方法》的内容是一样的。这次有关逻辑回归，要写如何利用极大似然估计法训练模型，介绍《统计学习方法》上给出的二分类损失函数与sklearn中损失函数的比较，两者看似不同其实是一样的。另外，我们介绍如何从softmax给出的K个类别的预测概率公式
# Java实现概率输出
在编程的世界里，概率是一个有趣且常用的概念。尤其是在游戏开发、数据分析和机器学习中，如何根据特定的概率分布进行数据输出，显得尤为重要。本文将详细介绍如何在Java中实现概率输出，同时提供代码示例并解释相关概念。
## 1. 概率的基本概念
**概率**是一个表示某一事件发生可能性的数字，通常范围在0（不可能发生）到1（必然发生）之间。例如，如果你有一个均匀的六面骰子
原创
2024-08-07 09:50:36
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目录介绍： 一、 Random Forests Classifiers（离散型）1.1 数据处理1.2建模1.3特征值权值分析1.4 特征值的缩减二、Random Forests Regressor（连续型）2.1数据处理 2.2建模2.3调参介绍： 随机森林(Random Forests)是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。它在每个决策树的训练过程中引
目录一、LogisticRegression的用法二、参数注解一、LogisticRegression的用法LogisticRegression()函数是Sklearn库中的，主要用于逻辑回归，from sklearn.linear_model import LogisticRegression官方给出的用法：class sklearn.linear_model.LogisticRegressio
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2024-04-01 14:26:30
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文章目录逻辑回归正则化逻辑回归 逻辑回归题目描述 设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。可以准备构建一个基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型来完成这个预测任务。导入库import numpy as np
import pan
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2023-10-08 11:22:58
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下面最简单介绍：逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。详细的原理请大家百度，本文的主要目的是看怎么用该算法 在正式给出代码之前我们先了解一下中文短信的特点，它不像外文那
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2023-11-10 22:56:39
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Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘）那么
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2024-08-31 21:00:58
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