一、分类问题分类问题其实和回归问题很相似，但是它的输出值y值（也即是说我们打算预测的值）只是少量的一些离散值，像是如果我们只是想要机器通过“观察”某个西瓜的一些特征从而来告诉我们这个西瓜是好是坏，那么我们就可以设输出值y为0表示坏瓜，1表示好瓜，那么判断这个西瓜好坏的过程其实就是一个分类问题，它的输出值就是离散的（仅为0或者1） 。二、二元分类而分类问题中最简单的是二元分类，
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2024-03-15 13:41:06
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一、Logistic回归概述1. Logistic回归的思想Logistic回归是一种分类的算法，用于分类问题。和很多其他机器学习算法一样，逻辑回归也是从统计学中借鉴来的，尽管名字里有回归俩字儿，但它不是一个需要预测连续结果的回归算法。与之相反，Logistic 回归是二分类任务的首选方法。它输出一个 0 到 1 之间的离散二值结果。简单来说，它的结果不是 1 就是 0。例如癌症检测算法可看做是
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2024-01-11 13:35:39
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# 二元回归分析及其Python实现
二元回归是统计分析中的一种基本方法，旨在研究两个变量之间的关系。通常，一个变量被称为自变量（独立变量），另一个称为因变量（依赖变量）。在这篇文章中，我们将通过一个简单的Python示例来进行二元回归分析，并展示如何可视化结果。
## 什么是二元回归？
二元回归的核心目标是通过建立一个线性方程来预测因变量的值。线性方程通常采用以下形式：
\[ Y = a
原创
2024-10-24 05:28:29
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二元logistic回归分析流程如下图：一、分析前准备二元logistic回归分析适用于研究因变量为二分类变量的数据，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量。比如因变量表示为“是”或“否”、“同意”或“不同意”、“发生”或“不发生”这类形式。当前有一份数据，想要分析在银行贷款的客户其“是否违约”的影响因素，当前掌握的可能影响因素有年龄、工资、教育水平、负债率、信用卡负债、工作年限、居住时长。在
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2023-09-14 08:49:45
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导录：基本含义：目标函数损失函数loss最小二乘法:梯度下降法:线性回归的过拟合岭回归 和 LASSO回归线性回归总结 基本含义：线性回归是一种有监督算法。在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。通俗点，线性回归的学习就是找到一个函
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2023-11-02 10:58:00
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机器学习2二元元线性回归前言一、多元函数二、多元线性函数梯度下降法二、以房价预测为例实战1.代码 前言多元线性回归与一元线性回归操作一样，代入相应公式即可提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、多元函数房价预测与为例二、多元线性函数梯度下降法求偏导如果比较抽象可看下面一张图 比较具体的公式二、以房价预测为例实战数据由房子的大小，年份，决定价格 price.csv文件内容1.代码代码如下
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2023-06-06 20:51:22
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有时候我们会用到残差趋势法，例如以植被覆盖度为因变量 、以气温和降水为自变量，逐像元建立二元线性回归模型 ，逐像元得到回归方程的系数；其次，利用气温和降水数据以及回归模型的系数，建立模型模拟得到气候影响下的植被覆盖度的预测值；最后，基于遥感影像获得的植被覆盖度观测值与基于回归模型模拟得到气候影响下的预测值做差值计算，得到的结果即为植被覆盖度残差，表示了人类活动对植被覆盖的影响。今天分享一下栅格的二
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2023-09-17 17:24:45
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二元线性回归——矩阵公式法又名：对于python科学库的糟心尝试二元线性回归严格意义上其实不过是换汤不换药，我对公式进行推导，其实也就是跟以前一样的求偏导并使之为零，并且最终公式的严格推导我大概也只能说是将将理解，毕竟最初的矩阵一开始都不太清楚应该是什么样子的，其中，Coursera的课程起到了非常显著的帮助。其实这个部分我并不想写太多，因为理解并不是十分透彻，总体来讲，感觉就是一个公式的事情，其
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2023-08-10 08:18:19
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上一章，讲了基本概念和关于模型选择与评估的概念。这一张学习线性回归，并根据线性回归加上模型选择与评估的知识来实例化。 1、线性回归（LinearRegression）（又名最小二乘法，ordinary least squares OLS）：基于均方误差最小化来进行模型求解的方法。优点：线性回归没有参数，这是一个优点，但也因此无法控制模型的复杂度。另外线性模型具有很好的可解释性（compr
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2024-03-16 16:44:57
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首先介绍一下多元线性回归思想：在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。那么当你遇到一堆的变量却不知如何选出最优的变量以达到模型最优的情况下，这是你该怎么办呢？这时有的同学就会说可以根据增加的变量观
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2024-01-08 13:40:17
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## Python二元线性回归
### 介绍
二元线性回归是统计学中常用的一种回归分析方法，用于研究两个变量之间的关系。通过建立一个数学模型，可以根据已知的自变量的取值预测因变量的取值。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具，使得二元线性回归的实现变得简单而高效。
本文将介绍如何在Python中使用`scikit-learn`库来进行二元线性回归分析，并通过具体的代码示例来
原创
2023-09-08 10:18:52
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# 二元Logistic回归的Python实用指南
## 引言
在数据科学和机器学习领域，二元逻辑回归（Binary Logistic Regression）是一种用来处理二分类问题的流行统计模型。它的主要目的是通过自变量来预测因变量的概率，因变量的值在0和1之间，相应地我们可以将其视为“是”或“否”的情况。本文将介绍如何在Python中实现二元逻辑回归，并附上相关代码示例，以便读者能快速上手
#-*- coding: UTF-8 -*-
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#加载数据
def load_exdata(filename):
data = []
with open(filename, 'r') as f:
words=[]
for
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2023-06-26 11:09:15
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原理基本原理损失函数的求解方法二元逻辑回归的损失函数（极大似然函数）极小化的求解，有比较多的方法，最常见的有梯度下降法，坐标轴下降法，等牛顿法等，最常用的是梯度下降来不断逼近最优解。梯度下降法：随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）。优缺点优点： （1）训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关； （2）简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重
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2024-05-31 14:24:29
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在医学研究中，为了控制一些重要的混杂因素，经常会把病例和对照按年龄，性别等条件进行配对，形成多个匹配组。各匹配组的病例数和对照人数是任意的，比如一个病例和若干个对照匹配即1：1，在医学上称作“1:1病历对照研究”，常见还有1:M(M <=3)，即1个病例和1或2或3个对照匹配。病历对照研究或者倾向得分匹配研究(一种将研究数据处理成‘随机对照实验数据’的方法)中常使用条件Logistic回归进
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2024-06-19 20:48:15
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纲要boss说增加项目平台分析方法：T检验（独立样本T检验）、线性回归、二元Logistics回归、因子分析、可靠性分析根本不懂，一脸懵逼状态，分析部确实有人才，反正我是一脸懵 首先解释什么是二元Logistic回归分析吧
二元Logistics回归 可以用来做分类，回归更多的是用于预测
官方简介：链接：http
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2023-11-21 12:37:29
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本文主要讲机器学习实践第五章从疝气病症预测病马的死亡率带给我们的启示。有了上一篇Logistics的核心代码和知识背景后，学习这个案例本身会很简单，这个案例除开加强了logistics算法的理解和实用价值之外，最大的意义在于教会我们在现实数据不理想有部分缺失的情况下我们要如何处理训练集。
机器学习原书中给的训练样本在git上（https://github.com/yejingtao/for
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2024-07-31 21:34:02
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算法梳理（二）逻辑回归原理及实现逻辑回归原理一、从线性回归到逻辑回归二、二分类的逻辑回归（一）过程推理（二）正则化三、scikit-learn中逻辑回归参数详解 逻辑回归原理logistic回归又称logistic回归分析是一个分类算法，是一种广义的线性回归分析模型，它可以处理二元分类以及多元分类。常用于处理分类问题。一、从线性回归到逻辑回归我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量Y和输入样本
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2023-11-13 16:37:57
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线性回归模型一、什么是线性回归？举个例子， 某商品的利润在售价为2 元、 5 元、 10 元时分别为 4 元、 11 元、 20 元， 我们很容易得出商品的利润与售价的关系符合直线：y=2x. 在上面这个简单的一元线性回归方程中，我们称“2” 为回归系数，即斜率为其回归系数。 回归系数表示商品的售价( 每变动一个单位，其利润 ( 与之对应的变动关系。 当我们选择线性回归去拟合数据时，我们就认为这组
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2024-01-15 08:13:02
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ggplot2R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。qplot加载qplot library(ggplot2)
# 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据
qplot(carat, price, data = diamonds)
dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样
