上一篇文章记录了线性回归，下面要说一说逻辑回归。一、监督学习：当我们预测连续值的时候被称为回归regression问题，预测离散值被称为分类classification问题。Part 2:1.为什么要逻辑回归：（参考链接）我们套用Andrew Ng老师的课件中的例子，下图中X为数据点肿瘤的大小，Y为观测结果是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如hθ(x)所示，构建线性回归模型后，我们设定一个阈值
自动存储连续性：块中的局部变量，程序进入块时被创建，离开块时被销毁。静态存储连续性：static定义的变量和全局变量，程序运行期间都存在。线性存储连续性：变量使用关键字thread_local声明时，其生命周期与所属线程一样长。动态存储连续性：用new运算符分配的内存一直存在知道delete运算符将其释放活程序结束为止。作用域和链接
作用域描述了名称的可见性，链接描述了名称如何再不同单元间共享。c
数据分析师 数据分析师第二章-描述性统计分析数据的计量尺度和具体的统计方法息息相关，大致分为3类，分别是名义测量、次序测量和连续变量测量这三类测量分别对应三种变量类型，即分类变量，顺序变量和数值变量。连续变量测量可以进一步细分为间距测量和比例测量。间距测量和比率测量这两种测量，统计软件通常不做区分，大部分的模型都适用。名义测量（ nominal measureme
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2024-08-16 18:17:07
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一、数据计量尺度 数据的计量尺度和具体的统计方法息息相关，大致分为3类，分别是名义测量、次序测量和连续变量测量。这三类测量 分别对应三种变量类型，即分类变量，顺序变量和数值变量。连续变量测量可以进一步细分为间距测量和比例测量。 间距测量和比率测量这两种测量，统计软件通常不做区分。大部分的模型都适用。1.名义测量（nominal measurement）是最低的一种测量等级，也称定名测度。其数值仅代
一、前言 相对于从名称定义全局变量、静态变量、const常量去了解他们，我们不如从本质上去区分他们。也就是从另一个角度看待这些变量或常量的区别。 对于C++中的变量而言，它有三种特性，存储持续性、作用域、以及链接性。 其中存储连续性描述的是变量的生命周期，作用域和连接性描述的是变量的可见和可使用的范围，作用域一
文章目录4. 回归算法回归算法 4. 回归算法回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量
在这段视频中，我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数?。具体来说，我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数，这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。对于线性回归模型，我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义，但是问题在于，当我们将带入到这样定义了的代价函数中时，我们得到的代价函数将是一个非凸函数（non-convexfunction）。
回归分析预备：回归分析的应用场景和作用：回归分析主要运用在预测连续目标变量，有助于解决科学工作以及工业应用中的许多问题，有助于理解变量之间的关系，评估或预测趋势。1.线性回归定义：针对一个或多个特征与连续目标变量之间的关系建模简单线性回归：目的:针对单个特征（解释变量x）和连续响应值（目标变量y）之间的关系建模。方程定义如下：y=w0+w1x方程解释：w0代表y轴截距，w1为解释变量的加权系数目标
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2024-03-01 15:42:15
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目录正态分布正态分布检测1：图像法2:计算法Shapiro–Wilk W检验（小样本推荐）Lilliefors正态性检验Anderson–Darling 或AD检验D'Agostino检验（大样本推荐）独立样本t检验1，方差齐性检验2，t检验3，单侧t检验非独立样本t检验1，配对数据2，配对t检验单因素方差分析1，单因素方差数据2，方差齐性3，单因素方差分析4，可以进一步两两比较Tuke
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2024-06-18 11:57:27
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Logistic分布设X是连续随机变量，Logistic分布指的是一种连续型的概率分布，其分布函数 Logistic分布分布函数 和密度函数分别如图所示。 Logistic分布密度函数 其中，μ是位置参数，γ(γ>0)是形状参数。密度函数f(x)为分布函数F(x)的导数，函数图像分别如下图所示。 Logistic分布密度函数(左)与分布函数(右) Logisti
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2024-05-03 14:20:27
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作者：管理学刊09判别分析判别分析根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。与聚类分析区别① 聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本。② 聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别，也知道分几类。③ 聚类分析不需要分类的历史资料，而直
1、什么是逻辑回归？当要预测的y值不是连续的实数（连续变量），而是定性变量（离散变量），例如某个客户是否购买某件商品，这时线性回归模型不能直接作用，我们就需要用到logistic模型。逻辑回归是一种分类的算法，它用给定的输入变量（X）来预测二元的结果（Y）（1/0,是/不是，真/假）。我们一般用虚拟变量来表示二元/类别结果。你可以把逻辑回归看成一种特殊的线性回归，只是因为最后的结果是类别变量，所以
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2024-03-15 14:36:47
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对应于《机器学习》书中3.1与3.2节1.基本形式线性模型就是试图找到一个可以进行预测的线性函数：其中x是示例的属性，w是权重，当d>1时的问题叫多变量回归问题，否则叫单变量回归问题。线性模型的优点在于其可解释性强，因为可以直观表达每个属性的重要程度。 2.线性回归数据的属性值有两种类型：连续型，比如同学的身高离散型 ，比如房屋朝向离散型按照属性值之间是否存在“序”关系又分为有序和
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2024-08-16 16:35:38
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回归分析回归等效于函数拟合，使用函数曲线使其能很好的拟合给定的离散数据(特征)，如果原始数据不是离散值或者连续变量值必须想办法把他们转化为离散值(1、0变量值）或者连续变量值 。回归包括线性回归和非线性回归，非线性回归一般是和概率相关的，很复杂。线性回归并不是说因变量Y和自变量X（也可以称特征）是呈一条直线的，而时说Y可以用X的线性组合来拟合。线性回归可以分为一元线性回归和多元线性回归， （1）一
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2024-02-23 10:45:52
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机器学习实战笔记github地址：
datawhalechina/mlia-notesgithub.com
机器学习实战笔记在线阅读地址： LeeLA-Notesdatawhalechina.github.io 本章内容Sigmoid函数和Logistic回归分类器最优化理论初步梯度下降最优化算法数据中的缺失项处理这会是激动人心的一章，因为会首次接触到 最优化算法。仔细想
满意答案逻辑“与”用“AND”或“ *”表示.可用来表示其所连接的两个检索项的交叉部分,也即交集部分.如果用AND连接检索词A和检索词B,则检索式为：A AND B (或 A*B)：表示让系统检索同时包含检索词A和检索词B的信息集合C. 如：查找“胰岛素治疗糖尿病”的检索式为：insulin (胰岛素) and diabetes(糖尿病).逻辑“或”用“OR”或“+”表示.用于连接并列关系的检索
本文实用性较强。墙裂建议观看。可解决小白SPSS分析路上遇到的95%的问题。本文是听课笔记。本来不想做笔记的，后来发现东西太容易忘记，因此还是静下心来认真做笔记，希望可以帮到困惑的你，有问题可以留言。 第一篇：SPSS单因素分析：《连续变量》一、①性别等转化成数字，利于统计。 连续变量=标度；有序变量=有序；分类变量=名义。 【注意看一下SPSS自动判断变量名称是否正确，进行适当修改】；
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2024-05-07 14:02:05
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数据预处理：静态连续变量第一步，离散化连续变量使模型更加稳健。然后将数值特征二值化，进一步将数值特征进行分箱，包括均匀分箱和和分数位分箱两种方法。第二部，缩放。不同尺度的特征之间难以比较，特别是在线性回归和逻辑回归等线性模型中，在基于欧氏距离的k-means聚类或者KNN模型中，就需要进行特征缩放，否则距离的测量是无用的，而对于任何使用梯度下降的算法，缩放也会加快收敛速度。标准缩放方法1：标准缩放
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2024-03-13 17:28:09
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业务连续性
原创
2011-11-16 09:18:06
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连续与间断都是逐点的概念
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2019-12-30 14:33:00
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