8）逻辑回归logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、
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2024-03-30 22:44:21
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1. 逻辑回归与线性回归的联系与区别2. 逻辑回归的原理3. 逻辑回归损失函数推导及优化4. 正则化与模型评估指标5. 逻辑回归的优缺点6. 样本不均衡问题解决办法7. sklearn方法使用附：代码（如有错误，感谢指出！）1.逻辑回归与线性回归的联系与区别联系：将线性回归输出的标记y的对数作为线性模型逼近的目标，即就是“对数线性回归”或“逻辑回归”。其在形式上仍是线性回归，但其是在求取输入空间到
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2024-04-08 11:47:16
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【总结】逻辑回归找到最优化的参数有2种方法，这两种方法得出的最优结果是一致的，有时候容易弄混淆。这里总结一下： 方法1：利用最大似然函数方法（样本出现概率最大） 参考上述【】求出每个样本出现的概率，再把所有样本出现的概率表达式计算出来，利用最大似然函数求出整体出现概率最大时的参数θ。预测函数： &n
序号逻辑回归线性回归模型归类离散选择法模型回归分析数值类型二元一元或多元公式P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β)) 逻辑回归Logit模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。是社会学、生物统计学、
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2024-03-25 15:37:59
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Company Logo Discrete Choice Model 估计most likelihood estimate 如何解释logit和probit模型的估计结果 以logit为例 系数意义不大 Marginal effect更有意义(系数的显著性) 而marginal effect依赖于x(与x和β有关) mfx(可指定系数) 中国科学院农业政策研究中心 Company Logo Dis
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2024-05-21 13:24:49
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Python——logging模块使用1、日志级别划分在Python中，log的级别被划分为5类，按照级别从高到低依次分类为CRITICAL，ERROR，WARNING，INFO，DEBUG，NOTEST五个类别。在python反馈日志信息的时候，默认是WARNING级别的，也就是说程序默认反馈WARNING级别以上的信息。除非我们手动的设置。基本效果如图所示：2、基本使用一：输出到控制台下面，我
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2023-12-20 06:45:24
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自杀意念、自杀计划和自杀行为在老年人群中是非常严重的健康问题，其导致死亡的可能性远远高于任何其他年龄组。老年抑郁症发病率的增加反映了对老年抑郁症患者自杀风险进行有效筛查的迫切需要。采用横断面设计（注：或者叫横向研究，定义是在单一时间点比较不同的群体，不考虑过去和未来的影响，只看某个时间点的结果），我们使用全脑静息态功能连接和白质结构连接数据进行了基于连接体的预测建模，以预测晚年抑郁症患者(N =
出于对逻辑回归提出背景的好奇，特地去了解了一下：逻辑回归里的“Logistic”函数是数学家维尔赫斯特在研究人口数量增长问题的过程中提出来的，人口预测问题所使用的logistic模型可以用来描述包括人类在内几乎所有物种在资源约束下的增长规律，当然很多社会、经济现象都可以借助于来解释。而至于为什么取名为“Logistic”，维尔赫斯特没有说明缘由，据后人猜测是效仿Arithmetic（算术）, Ge
logistic回归模型是最成熟也是应用最广泛的分类模型，通过学习和实践拟通过从入门、进阶到高级的过程对其进行总结，以便加深自己的理解也为对此有兴趣者提供学习的便利。一、有关logistic的基本概念 logistic回归主要用来预测离散因变量与一组解释变量之间的关系最常用的是二值型logistic。即因变量的取值只包含两个类别 例如：好、坏 ；发生、不发生；常用Y=1或Y
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2024-01-08 17:30:46
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分类模型预处理：生成虚拟变量逻辑回归 对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理。 把y看成事件发生的概率，y>0.5表示发生；y<0.5表示不发生线性概率模型两点分布（伯努利分布）定义是指值域连续函数的取法求解方法确定分类举例 判断水果的种类第一步：导入数据 第二步：预处理 虚拟变量不需要这么多，保留1个即可 这里选择把第一列和第三列删去第三步：求解逻辑回归 第四步：分
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2024-03-21 09:55:31
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1. 问题在实证分析中，我们经常需要在模型中加入行业虚拟变量、年度虚拟变量等，以便控制不可观测的行业个体效应或年度个体效应。然而，在正式报告结果时，我们无需报告这些虚拟变量的系数，否则结果表格会变得非常冗长。简言之，在估计模型时，我们需要加入这些虚拟变量，而在最终呈现结果时，只在表格中进行标注，说明我们已经控制了这些虚拟变量，而受限于篇幅，没有呈现这些变量的估计系数。2. 解决方法 1事实上，S
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2023-08-23 19:55:53
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线性回归是最贴近生活的数据模型之一简单的线性回归简单的线性回归公式如下：从公式中我们可以看出，简单线性回归只有一个自变量x1，b1是自变量的系数，y是因变量。x1可能是连续型或者离散型的数据，所以我们需要通过x1找出最合适的系数b1从而得到关于因变量y的曲线。我们下面用一个例子来说明，这是一个关于工作经验与薪水之间关系的表格。分布如下图所示我们很容易看出这是符合一个线性回归的模型，下面我们就要做出
目录数据预处理数据去噪假设检验备择假设检验误差分析总结相关分析回归分析一元回归分析多元回归分析Logit回归分析聚类分析聚类和分类的关系主成分分析因子分析时间序列分析差分AR时间序列MA时间序列ARLMA时间序列 数据预处理暂待更新数据去噪暂待更新假设检验假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。举个例子： 在一个集合里，我需
1.逻辑回归逻辑回归是一种线性回归模型,它假设数据服从伯努力分布(二项分布,0-1分布),通过极大似然估计,运用梯度下降方法(牛顿法) 求解,进而达到二分类目的。逻辑回归与线性回归有很多相似之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归以线性回归理论作为支持。由于引入了Sigmoid函数，可以处理非线性问题，因此可以轻松处理0/1分布问题。2.伯努利(Binomial
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2023-07-29 12:00:38
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前言：因为自己理不清机器学习的一些分布，所以无法和其他大佬一样给出一个很好的框架，只能根据个人的学习进度去更新。其中大部分概念来源于课程，其余的图和一些公式来自于其他大佬的博客中，因为自己不是很会处理图，难免有借鉴但无抄袭之意 （一）Linear Regression with one variable （单变量线性回归）（1）回归问题属于机器学习中的监督问题，且给出一系列点假设拟合直线
当我第一遍看完台大的机器学习的视频的时候，我以为我理解了逻辑回归，可后来越看越迷糊，直到看到了这篇文章，豁然开朗基本原理Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测
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2024-06-26 18:27:11
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以下是在知乎上看到的比较好的介绍工具变量法结果解读的文章，学习如下： 用IV做2SLS回归时，需要对IV进行三个方面的检验： 1.不可识别检验，也就是IV的个数是否少于内生解释变量的个数，使用的统计量是Anderson LM 统计量/Kleibergen-Paap rk LM统计量。这里p值小于0.01说明在 1%水平上显著拒 绝“工具变量识别不足”的原假设，也就是要求p值不能大于0.1。加ro
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2023-11-28 15:06:04
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1.Bootstap的使用模板<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewpo
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2024-10-08 20:37:33
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import random
import torch
from d2l import torch as d2l
# 根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集
def synthetic_data(w, b, num_examples):
"""生成 y = Wx + b + 噪声"""
X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))
