利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。本章简单介绍了基本的梯度上升法和随机梯度上升法。logistic回归的优点是计算代价不高，易于理解和实现。缺点是容易欠拟合，分类精度可能不高。一。logistic回归的一般过程：收集数据——准备数据（数值型）——分析数据（任意方法）——训练算法（找到最佳的回归系数）——测试算法——使用算法。二。si
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2024-05-06 20:06:18
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今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ，混合效应logistics回归模型，这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法：Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, M
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2024-05-12 21:02:54
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Machine Learning 学习笔记(五)———Logistic回归 文章目录Machine Learning 学习笔记(五)———Logistic回归说在前面：1.分类(classification)2.假设陈述3.决策界限(decision boundary)4.代价函数5.简化代价函数与梯度下降6.高级优化7.多元分类：一对多 说在前面：从本次笔记开始，我们开始讨论机器学习的另一个问题
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2024-07-05 21:31:44
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基于逻辑回归的糖尿病视网膜病变检测说明数据集探索性数据分析方法结果代码 说明这是我学机器学习的一个项目， 基于逻辑回归（Logistic Regression）的糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy）检测 ，该模型采用机器学习中逻辑回归的方式，训练Diabetic Retinopathy Debrecen Data Set的数据集，获得模型参数，建立预测模型，可以有效针对D
Focal Loss 与 GHMFocal LossFocal Loss 的提出主要是为了解决难易样本数量不平衡（注意：这有别于正负样本数量不均衡问题）问题。下面以目标检测应用场景来说明。一些 one-stage 的目标检测器通常会产生很多数量的 anchor box，但是只有极少数是正样本，导致正负样本数量不均衡。这里假设我们计算分类损失函数为交叉熵公式。由于在目标检测中，大量的候选目标都是易分
1、关于样本含量的问题 logistic回归分析中，到底样本量多大才算够，这一直是个令许多人困惑的问题。尽管有的人从理论角度提出了logistic回归分析中的样本含量估计，但从使用角度来看多数并不现实。直到现在，这一问题尚无广为接受的答案。根据国外一些大牛的看法，如果样本量小于100，logistic回归的最大似然估计可能有一定的风险，如果大于500则显得比较充足。当然，样本大小还依赖于变量个数
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2024-02-29 22:49:58
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不平衡数据出现的场景 搜索引擎的点击预测：点击的网页往往占据很小的比例。 电子商务领域的商品推荐：推荐商品被购买的比例很低 信用卡欺诈检测。明显不存在欺诈风险的样本更多，若来一个新样本，什么都不做，直接判断不存在欺诈风险，其正确率也会很高，但着是没意义的，因为我们关注的是存在欺诈风险的异常事件。解决方案 从数据的角度：抽样，从而使得不同类别的数据相对均衡。抽样 随机欠抽样：从多数类中随机选择少量样
前言 Logistic模型常用的参数优化方法有，梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，坐标轴下降法等。Logistic回归模型可以表示如下： 令y=h(x),则有下式： 其中，y取值0或1，构造似然函数如下： 则交叉熵损失函数如下： 1、梯度下降法 对损失函数求w的一阶偏导数如下： 当θ是向量时，牛顿法可以使用下面式子表示： 其中H叫做海森矩阵，其实就是目标函数对参数w的二阶导数。梯度下降法与牛顿法对比
# Logistic回归与混杂因素的矫正
在生物统计学和社会科学研究中，混杂因素（confounding factors）是指那些与独立变量和因变量相关联的变量，如果不对其进行调整，可能会导致对因果关系的错误解读。Logistic回归是一种常用的统计方法，可以在分析二元响应变量时有效地矫正混杂因素。本文将介绍如何在R语言中进行Logistic回归模型分析，并通过一个示例来说明如何实现混杂因素的矫
# Logistic回归校正混杂因素的科普文章
在生物统计学和流行病学领域，混杂因素（confounders）是对研究结果产生偏倚的重要因素。为了得出可靠的因果关系，我们需要利用合适的统计方法来控制混杂因素的影响。本文将讨论如何使用R语言进行Logistic回归，以校正混杂因素，并提供相应的代码示例。
## 什么是Logistic回归？
Logistic回归是一种用于二分类变量分析的统计方法
1- 线性回归2 - 逻辑回归3 - 线性判别分析4 - 决策树5 - 随机森林算法6 - SVM7 - 朴素贝叶斯8 - K最近邻算法9 - K均值算法10-Adaboost 算法11--马尔可夫 1- 线性回归预测建模主要关注的是如何最小化模型的误差，或是如何在一个可解释性代价的基础上做出最为准确的预测。线性回归所表示的是描述一条直线的方程，通过输入变量的特定权重系数（B）来找出输入
观察性研究和混杂因素观察性研究：根据经验观察推断因果作用的研究，但不能采用有控制的试验, 也不能随机地分配处理。举个例子： 关于加利福尼亚大学伯克莱分校的研究生入学中是否存在性别歧视的研究. 他们在观测数据中发现男生录取比例高于女生, 但是, 根据学生申请专业分层后, 发现女生的录取率略高于男生. 可见, 如果没有记录学生的报考专业数据, 或者不对此做调整, 就会产生完全错误的结论. 在这个例子中
本文为笔者在学习周志华老师的机器学习教材后，写的课后习题的的编程题。之前放在答案的博文中，现在重新进行整理，将需要实现代码的部分单独拿出来，慢慢积累。希望能写一个机器学习算法实现的系列。本文主要包括：1、logistics回归2、python库：numpymatplotlibpandas
使用的数据集：机器学习教材上的西瓜数据集3.0α
Idxdensity
逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。--从别人那里搬运来的（1）逻辑回归所处理的数据逻辑回归进行分类给数据来判断
作者：Julien Kervizic 翻译：陈之炎 校对：李海明 本文整理比较模型部署到生产中使用的不同部署模型方式、生命周期管理方法及数据存储格式。 Mantas Hesthaven拍的发表在 Unspash上的照片机器学习模型的应用方法多种多样，不一而足。 例如，在客户流失预测中，当客户呼叫服务时，系统中便可以查找到一
我们开始讨论机器学习的另一个问题，分类问题，分类问题的输出结果是离散的，一般是0/1，有时也有其他的离散值。比如说我们在第一篇笔记中提到的垃圾邮件问题：如何判断一封邮件是有用的邮件还是垃圾邮件；还有判断肿瘤是良性还是恶性的问题等等，这些可以说都是分类问题。下面我们就开始讨论这个问题。1.分类(classification)问题描述：假设有一个肿瘤的良性恶性数据集如下，1代表良性，0代表恶性，横坐标
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2024-03-30 21:59:36
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我们将讨论逻辑回归。 逻辑回归是一种将数据分类为离散结果的方法。 例如，我们可以使用逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 在本模块中，我们介绍分类的概念，逻辑回归的损失函数（cost functon），以及逻辑回归对多分类的应用。我们还涉及正规化。 机器学习模型需要很好地推广到模型在实践中没有看到的新例子。 我们将介绍正则化，这有助于防止模型过度拟合训练数据。Classification
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2023-10-15 11:01:00
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1 生物系统生物系统——组成生物系统很复杂，具有许多调节功能，例如DNA，mRNA，蛋白质，代谢物，以及表观遗传功能（例如DNA甲基化和组蛋白翻译后修饰（PTM））。 这些特征中的每一个都可能受到疾病的影响，并引起细胞信号传导级联和表型的改变。 除了宿主对疾病的反应调节机制外，微生物组还可以改变宿主特征的表达，例如它们的基因，蛋白质和/或PTM。生物系统——疾病为了深入了解疾病的机制，我们需要研究
对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析，我认为王树义老师这篇文章讲的非常好，通俗且易懂：但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法，只是在宏观上的一个概述。在阅读这篇文章后，我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头，所以本篇的主体以算法实现为主，略带分析，并不会涉及太多的理论知识。本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简单的
在RCT中，为了控制混杂，我们收集样本时采用较为严格的入排标准，使受试者的基线（可能的混杂）尽量相近但是在真实世界研究中，往往事先无法控制这个因素，研究者们采用统计的方法，使得混杂得到控制。常用的方法有以下几种：1，分层分析2，多因素分析3，倾向性评分4，工具变量分析 1，分层分析顾名思义，将样本按照混杂因素分层，比如吸烟（暴露）对肺癌（结局）的影响那么性别可能是一个混杂。所以，我们在计
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2024-07-04 22:39:59
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