逻辑回归不是回归算法，是分类算法，可以处理二元分类以及多元分类。线性回归线性回归的模型是求出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y = Xθ。此时Y是连续的，所以是回归模型。对应n维样本数据，对应的模型是这样的： 其中θ为模型参数。一般用均方误差作为损失函数，损失函数的代数法表示如下：用矩阵形式表示为：采用梯度下降法，则θ的迭代公式为：如果采用最小二乘法，则θ为在这里最小
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2024-05-14 21:35:06
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数学知识扩展期望和方差期望在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。方差方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方
一、数学概念参考：方差、标准差和协方差三者之间的定义与计算1. 方差方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。2. 标准差方差开根号。3. 协方差在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况
一、统计学基本概念：均值、方差、标准差 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值：方差：标准差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的。
方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhang CONTENT热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhangChapter 11.三个物理量2.范式方程3.功4.热力学第一定律5.热容6.理想气体的内能7.理想气体的绝热过程8.卡诺热机9.熵10.热力学第二定律11.自由能和吉布斯函数Chapter 21.麦氏关系2.热容3.可逆的等焓过程4
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2024-07-15 06:35:18
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本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。 什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果，设置个阈值，大于阈值输出为1，小于阈值输出为0，最后输出就是一幅二维图像了
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2024-06-07 14:27:50
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# R语言中的VIF膨胀系数：理解多重共线性
在回归分析中，多重共线性是一个常见的问题，尤其是在处理包含多个预测变量的模型时。那么，如何评估这一问题的严重程度呢？这就是我们今天要讨论的VIF（方差膨胀因子）膨胀系数。
## 什么是VIF？
VIF（Variance Inflation Factor）是一种衡量回归模型中自变量之间多重共线性的统计量。简单来说，如果某个自变量的VIF值高，就表示
膨胀系数学习笔记膨胀系数（inflation factor）是多元线性回归中解决自变量共线性问题的工具之一，可以用来判断自变量之间是否存在共线性。本文将介绍膨胀系数的概念、计算方法以及如何应用膨胀系数来解决共线性问题。什么是膨胀系数？膨胀系数是用于判断多元线性回归模型中自变量共线性程度的指标。通常情况下，我们用方差膨胀因子（VIF）来表示膨胀系数。VIF是一种广义的方差膨胀因子，表示一个自变量的方
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2023-11-07 04:11:53
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HBase安装什么是HbaseHbase特点Hbase架构Hbase安装单机模式伪分布式模式完全分布式增加RegionServer节点增加备份的HMaster 什么是Hbase官网官方文档历史版本分布式、可扩展的Nosql数据库，用于存储结构化、半结构化数据高可靠、高性能、面向列存储，适用稀疏数据，便于统计分析可以利用廉价的PC机扩展---->存储、处理海量数据Hbase特点海量存储，PB
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2024-09-06 10:25:44
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在注意力机制文章Attention Is All You Need中，作者在计算dot-product attention时，引入了一个scaled因子，即 之所以引入scaled因子，是让数据符合0均值、方差1的分布。因为qkT内积操作后，数据期望为0、方差为dk，那么softmax梯度会消失。 接下来就开始解释原因。引入期望、方差的定义1、期望 期望计算的是样本的均值，描述一个随机变量的集中位
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2024-06-02 23:31:17
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多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中，例如决策树和贝叶斯，前者的建模过程是逐步递进，每次拆分只有一个变量参与，这种建模机制含有抗多重共线性干扰的功能；后者干脆假定变量之间是相互独立的，因此从表面上看，也没有多重共线性的问题。但是对于回归算法，不论是一般回归，逻辑回归，或存活分析，都要同时考虑多个预测因子，因此多重共线性是不可避免需要面对的，在很多时候，多重共线性是一个普
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2024-07-02 20:36:15
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@(文章目录) ✌ 多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF） 1、✌ 原理： 方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量。 它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。 2、✌ 多重共线性： 是指各特征之间存在线性相关关系，即一个特征可以是其他一个或几个特 ...
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2021-04-26 09:50:00
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文章目录多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）1、原理：2、多重共线性：3、检验方法：方差膨
原创
2023-01-26 18:31:48
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前言：本文的个别内容、图片出自各个博客，但是因时间较久目前找不到原作者链接，如有需要，烦请各位原作者联系我。目录一、什么是膨胀卷积？为什么要用膨胀卷积二、膨胀卷积的特点（优点）三、膨胀卷积特点的理解1、先看特点②：可以保证输出的特征映射（feature map）的大小保持不变2、膨胀卷积特点1:增大了卷积核的感受野 四、膨胀卷积的问题4.1 gridding effect4.2长距离的信
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2023-08-30 16:20:04
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一、协方差：可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负的。从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。 咱们从公式出发来理解一下： 公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时
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2024-10-31 13:48:44
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一、方差分析1.1 主题因子、水平、单因素方差分析、双因素方差分析、协方差分析二、 基本概念方差分析： 通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。因素/因子： 所要检验的对象称为因素或因子。水平/处理： 因素的不同表现称为水平或处理。观测值： 在每个因子水平下得到的样本数据称为观测值。三、 单因素方差分析1.1 概念单因素方差分析： 是用来研究一个控制变量的不同水
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2024-05-07 18:51:32
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今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西，以前看模式分类的时候就特困扰，没想到现在还是搞不清楚，索性开始查协方差矩阵的资料，恶补之后决定马上记录下来，嘿嘿~本文我将用自认为循序渐进的方式谈谈协方差矩阵。统计学的基本概念学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合X={X1,…,Xn}，依次给出这些概念的公式描述，这些高中
概述逻辑回归要求数据类型为数值型。逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归的迭代过程就是为每个特征寻找一个系数，这些系数也叫做回归系数，如果直接计算∑θixi那么就是线性回归，要转化为逻辑回归，则需要将上述值通过sigmoid函数，即sigmiod（∑θixi），将一个连续值转化为一个概率值，从而根据门限判定所属的类别。逻辑回归模型：最简单的逻辑回归模型∑θixi即将mapFeature（xi）与回归系
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2024-03-19 20:42:33
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1.最小二乘法则假设我们有n个样本数据，每个数据有p个特征值，然后p个特征值是线性关系。即对应的线性模型写成矩阵的形式即是Y=XA，误差B矩阵：即B=Y-XA。【Y和A是列向量，X是矩阵】误差的平方的计算公式Xi为行向量，A为列向量。最小二乘法的目标就是取得最小的e对应的A，由于方差的计算是一个二次函数，即抛物线，对应存在一个最小值，即导数为0对应的A。所以对e求A的偏导数
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2024-05-19 07:24:06
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Spark的逻辑回归与P_R_F评估1逻辑回归可以使用预测2分类的场景，必须使用已经有分类的样本，然后经过训练，预测未分类的样本的Lable，输出是概率，表示一般为正的概率是好多。输入: libsvn数据 样本如下： sample_binary_classification_data.txt在spark的目录中有，属性太多了就不复制了。一般这种数据是存在表中，att1,att2…attn,L
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2024-05-12 17:53:15
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