我们中的大多数对于回归的知识是有限的。其中，线性和逻辑回归是我们最喜欢的一种。作为一个有趣的事实，回归具有扩展的能力来处理不同类型的变量。你是否知道，回归规定处理多层次的变量吗？我肯定，你没有，我也没有。直到我被推到探索这方面的回归。对于多层次的变量，很多机器学习算法可以替你做工作。例如，朴素贝叶斯，决策树，随机森林等的初学者，这些算法可能有些难以理解。但是，如果你很好的理解逻辑回归，掌握这一新的
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2024-05-03 07:25:15
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分类回归可以理解为预测的值为连续值，分类则是预测值是离散值，比如简单的二分类，只涉及两个类别的预测，通常一个是正例1，一个是负例0. 分类任务如下，二分类如图左：判别出圆和叉；多分类如右：判别出三角形、叉和矩阵。 多分类任务可以理解为二分类任务的叠加，比如先分别出三角形和其它，再分别叉和其它，最后分别出矩阵和其它，最后叠加在一起即可。Logistic regressionLogistic regr
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2024-03-23 21:27:03
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部分引用： Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法 一、原理部分什么是逻辑回归？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
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2024-05-14 16:52:17
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《机器学习》Chapter 3 线性模型3.1 基本形式其中w=(w1;w2;……wd).w和b学得之后，模型得以确定；先从回归任务开始，然后讨论二分类和多分类任务。3.2 线性回归 线性回归的基本思想是采用对输入样例各个特征进行线性加权的方式得到预测的输出，并将预测的输出和真实值的均方误差最小化。如果输入样例只有一个特征，那这个过程就是用一条直线去拟合平面直角坐标系上的点；如果有两个特征，表现在
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2024-10-29 11:59:47
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文章目录题目符号系统相关概念算法思路实验Amazon sentiment data sets亚马逊评论数据集MSRA-MM Data Set 题目Multiple-Instance Ordinal Regression 多示例有序回归符号系统符号含义训练集一共有种分类分类的标签标签为的包的个数第个标签为包中的第个示例相关概念 Ordinal Regression：有序回归（OR）是监督学习中的
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2024-03-23 13:19:46
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1. 回顾（多元线性回归）多元线性回归表达式：，其中，对于变量y，每个值都是期望值（平均值） 用图形表示为：2. sigmoid函数多元线性回归，顾名思义，是一种回归模型，假如现在要做分类，如何用多元线性回归模型来做分类任务呢？一种简单通俗的想法如下： 假如上图中红色的x是需要拟合的数据，由于是一种期望值，因此拟合出的多元线性模型就是图中的紫色线。想要借此做分类，可以设置一个阈值，当大于某一阈值时
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2024-04-30 17:10:15
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逻辑回归虽然带有回归字样，但是逻辑回归属于分类算法。逻辑回归可以进行多分类操作，但由逻辑回归算法本身性质决定其更常用于二分类。逻辑回归推导： 重复更新步骤，直到代价函数的值收敛为止。对于学习率的设定，如果过小，则可能会迭代过多的次数而导致整个过程变得很慢；如果过大，则可能导致错过最佳收敛点。所以，在计算过程中要选择合适的学习率。逻辑回归案例：以下为研究一个学生优秀还是差等的问题，已知训练数据的学生
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2024-01-02 17:47:15
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可以引申为当distinct 时的性能
有序数组查找是O(logn),但是去重的话需要先查找删除位再把删除位后的数据前移，这一步复杂度是O(n)，因此有序数组去重的总复杂度是O(n)无序数组去重，以C++的duplicate函数为例，先对无序数组排序，时间复杂度是O(nlogn)，然后有序数组去重，则总复杂度是O(nlogn)摘自，为distinct和g
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2024-03-24 14:02:51
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一、逻辑回归1.1 分类问题在分类问题中，你要预测的变量 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前使用最广泛的学习算法之一。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个分类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的等等。 我们从二元的分类问题开始讨
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2024-05-15 13:22:51
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在研究X对Y的影响时，因变量Y有时是分类变量，这时如果还想分析影响关系可以使用logit回归，常见的logit回归包括，二元logit回归（二项logit回归）、多分类logit回归以及有序logit回归。三者的区别如下：此案例使用多分类logit回归研究幸福感情况。一、案例背景某研究者分别于1985年、1995年、2005年调查了已婚及未婚的30岁左右成年人的幸福感情况，部分数据如下，有时“幸福
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2024-03-06 12:11:59
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目录 引入 决策的边界 代价函数 梯度下降法 正确率和召回率 梯度下降法实现逻辑回归代码 sklearn实现逻辑回归代码引入 逻辑回归是在线性回归的基础上加了一个 Sigmoid 函数（非线形）映射，使得逻辑回归称为了一个优秀的分类算法。本质上来说，两者都属于广义线性模型，但他们两个要解决的问题不一样，逻辑
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2024-09-05 10:28:39
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2024-01-02 17:51:04
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1. 逻辑回归模型是什么类型的统计模型? 逻辑回归模型属于广义线性模型,是一种二分类的统计学习方法。2. 逻辑回归模型的公式是什么? 逻辑回归模型的公式为:log(p/(1-p)) = β0+β1x1+β2x2+...+βnxn3. 逻辑回归模型中的logit函数是什么? logit函数即对数几率函数log(p/(1-p)),它可以将响应变量的概率值压缩到(-∞,∞)之间。4. 逻辑回归模型是如何
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2024-05-02 12:58:44
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从多元回归到逻辑回归：多元线性回归：一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程： y =θ0 +θ1*x1 +θ2*x2 +θ3*x3 +...+θn*xn 取值范围（-∞ ，+∞）逻辑回归(Logistic
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2024-05-07 19:26:49
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1、数据介绍本节教程中将利用SPSS Modeler18.0对电信客户流失数据进行逻辑回归建模,分析客户流失原因，所使用的数据集是SPSS Modeler18.0自带数据集《telo.sav》，本教程所涉及的数据集我也整理了一份放在云盘，提取码: ktyb，需要的朋友可以直接下载。 本次所用数据与教程（一）中相同，数据结构如下： 该数据表示的某电信公司的用户数据数据，共有42个字段，其中最后一个字
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2024-03-22 18:03:38
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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） 那么它
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2024-06-16 13:01:36
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## 多元逻辑回归的Python代码科普
多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法。这种方法用于处理目标变量有多个类别的情况，广泛应用于市场分析、医疗研究和社会科学等领域。本文将为大家介绍多元逻辑回归的基本原理，以及如何使用Python进行实现，并通过示例代码进行详细说明。
### 一、什么是多元逻辑回归？
多元逻辑回归
文章目录1 本章内容介绍2 逻辑回归原理3 带正则化的逻辑回归 1 本章内容介绍通过本章我们可以学习到：逻辑函数与逻辑回归原理梯度下降带正则化的逻辑回归（L1，L2）特征选择2 逻辑回归原理仅能处理离散型数据，所以在模型的训练之前，要数据集内对类别型的特征进行编码，可以使用scikit-learn库的OneHotEncoder或者DictVectorizer来实现。当测试集内出现新的特
## 实现多元有序Logistic回归的完整流程
在统计学和机器学习中，多元有序Logistic回归是一种用于处理有序分类问题（ordinal classification）的方法。简单来说，它是一种可以处理多于两个类别且这些类别之间存在顺序关系的分类方法。在这篇文章中，我们将通过一个实践示例来学习如何在Python中实现多元有序Logistic回归。
### 流程概述
以下是实现多元有序L
逻辑回归概念：首先我们给出逻辑回归的公式： 其中，Y为决策值，x为特征值，e为自然对数，w为特征值的权值，b为偏置。\theta x为两者的内积。Y(x)的图形如下： 该函数是一条S形的曲线，并且曲线在中心点附近的增长速度较快，在两段的增长速度较慢。w值越大，曲线中心的增长速度越快。从图上可知，Y的值域为(0,1)，那么就可以将决策函数值大于等于0.5的具有对应x属性的对象归为正样本，决策函数值小
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2024-04-29 19:55:51
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