逻辑斯蒂回归模型（对数几率回归 Logisitic Regression）未完待续！！！1.模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 具有简单、可并行化、可解释强等优点。逻辑回归由于存在易于实现、解释性好以及容易扩展等优点，被广泛应用于点击率预估（CTR）、计算广告（CA）以及推荐系统（RS）等任务
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2024-02-29 22:42:02
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第4章 训练模型写在前面参考书《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》工具python3.5.1，Jupyter Notebook, Pycharm线性回归算法比较算法m很大是否支持核外n很大超参数是否需要缩放sklearn标准方程快否慢0否LinearRegression批量梯度下降慢否快2是n/a随机梯度下降快是快≥2是SGDRegressor小批量梯度下降快是快
【导语】学习逻辑回归模型，今天的内容轻松带你从0到100！阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写，从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导，深入浅出。0、前言简单理解逻辑回归，就是在线性回归基础上加一个 Sigmoid 函数对线性回归的结果进行压缩，令其最终预测值
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2024-05-07 19:16:37
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# Python实现混合效应逻辑回归
混合效应逻辑回归（Mixed-Effects Logistic Regression）是一类用于分析具有层次结构的数据模型，尤其适用于处理“群体间”和“个体间”变异性的问题。特别是在医学、心理学和社会科学中，很多数据都有这样的特性。它允许我们同时考虑固定效应（所有个体共有的效应）和随机效应（个体特有的效应）。本文将介绍如何在Python中实现混合效应逻辑回归
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2024-10-12 03:55:28
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回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），或称多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学
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2023-12-09 21:56:15
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重复测量资料在临床数据中非常普遍，常用重复测量的方差分析进行统计分析，但是经常面临的问题有：①临床资料又常常含有缺失值，例如采用某新药治疗疾病，分别在治疗前，治疗后1月，治疗后3月测量Y指标，但由于病人依从性等原因，导致治疗3月后缺失几例数据。②Y不满足正态性、方差齐性，且样本量不是很大。怎么办？推荐分析神器之一：混合效应模型。本文结合文献，分享基于R语言实现混合效应分析的方法，主要采用nlme包
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2024-06-06 15:01:37
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线性模型线性模型是一类统计模型的总称，它包括了线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和线性混合效应模型（或称方差分量模型）等。许多生物、医学、经济、管理、地质、气象、农业、工业、工程技术等领域的现象都可以用线性模型来近似描述。因此线性模型成为现代统计学中应用最为广泛的模型之一。这里将简单介绍线性模型的基本理论和方法以及实际应用。1. 线性回归模型线性回归模型是最常见的一类线性模型，它的数学基础
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2024-01-31 10:05:06
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下）① 增加样本量，若样本量少，但特征过多，则容易发生过拟合② 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型的复杂度③ 将样本数据进行离散化处理，所有特征都进行离散化处理④ 使用正则化：所有特征都对预测结果有重要作用，若是舍弃特征，便会舍弃有用的信息，因此我们考虑正则化。⑤ 交叉验证&
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2024-04-23 10:15:22
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1.基本形式给定由d个属性描述的示例，其中是在第个属性上的取值，线性模型通过对属性的线性组合来预测的函数：
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2024-05-13 10:36:56
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模型融合模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。1. 简单加权融合:回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)2. boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:多树的提升方法3. stacking/blending:构建多层模型，并利用
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2024-07-15 14:21:35
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MATLAB课件6.5线性化模型分析6.5 仿真系统的线性化模型 主要内容概述 一般的非线性系统分析中，常需要在平衡点处求系统的线性化模型。 利用Simulink提供的基本函数，可对非线性系统进行线性化处理。 用数学方法描述，平衡点是系统状态导数为零的点。 1. 系统平衡点的确定 在大多数的系统设计中，设计者都需要进行稳定性分析，因为绝大多数的系统在运行之中，都需要按照某种方式收敛到指定的平衡点处
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址：https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)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。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性
逻辑回归（Logistic Regression）总结在分类问题中，要预测的变量y是离散的值，便会用到逻辑回归。例如：·判断邮件是否垃圾邮件 ·肿瘤是恶性还是良性 ·判断一次金融交易是否欺诈 ……决策边界（decision boundary） 并且参数? 是向量[-3 1 1]。 则当−3 + ?1 + ?2 ≥ 0，即?1 + ?2 ≥ 3时，模型将预测 ? = 1。 我们可以绘制直线?1 +
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2024-03-19 23:03:02
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22302混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合。混合效应逻辑回归的例子例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。预测因素包括学生的高中GPA、课外活动和SAT分数。一些学校的选择性较多或较少，所以每所学校的基准录取概率是不同的。学校层面的预测因素包括学校是公立还是私立，目前学生与教师的比例，以及学校的排...
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2021-05-19 21:32:30
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22302混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合。混合效应逻辑回归的例子例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。预测因素包括学生的高中GPA、课外活动和SAT分数。一些学校的选择性较多或较少，所以每所学校的基准录取概率是不同的。学校层面的预测因素包括学校是公立还是私立，目前学生与教师的比例，以及学校的排...
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2021-05-12 13:38:18
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逻辑回归为什么需要逻辑回归线性回归是不能解决分类问题的。线性回归实际上做了三个假设1.因变量Yi和自变量Xi之间呈线性相关2.自变量Xi与干扰项相互独立3.没被线性模型捕捉到的随机因素服务正态分布理论上来说，任何数据放在模型里面都会得到相应的参数估计，进而通过模型对数据进行预测。但是这并一定能保证模型效果，有时会得到”错且无用”的模型，因此建模的过程中需要不断提出假设和检验假设什么是线性回归逻辑回
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2024-04-20 20:07:36
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Classification（分类）1、问题背景：特殊的样本点会使得分界点发生漂移，影响准确性。 Hypothesis representation（假设函数表达式）1、Logistic regression Model（逻辑回归模型）：（1）Sigmoid function / Logistic function S型函数/逻辑函数： （2）g(z)图像： （3）h
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2024-04-01 12:05:36
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Logistic回归和效应量在前面的文章中已有所学习，见：广义线性模型之Logistic回归、看文献之期望和记忆如何影响经济决策（重复测量方差分析部分）、到底需要多少样本量（效应量部分）。这次对困扰本人的一些难点重新查阅了些资料，借机做进一步的思考和探讨。Logistic回归Logistic回归有翻译成逻辑回归，跟其最常适用的二分类任务倒是匹配，因为逻辑型变量的值要么是TRUE要么是FALSE。L
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2024-07-30 19:21:24
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0.概述线性回归不仅可以做回归问题的处理，也可以通过与阈值的比较转化为分类的处理，但是其假设函数的输出范围没有限制，这样很大的输出被分类为1，较少的数也被分为1，这样就很奇怪。而逻辑回归的假设函数的输出范围是0~1。当数据集中含有误差点时，使用线性回归相应的误差也会很大。逻辑回归其实是分类算法，但是由于历史原因被称为逻辑回归。逻辑回归的假设函数以线性回归的假设函数为基础，通过S形函数进行复合形成的
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2024-07-04 12:54:20
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好多同学咨询我混合效应模型，有些问题自己需要讲很多遍，想想就再开一贴，争取这一篇文章给大家写清楚。混合效应模型名字很多，Hierarchical Modeling, also known as Mixed Effects Modeling，有叫分层模型的，分层回归的，随机模型的等等，你要知道它都是指的是一个东西。这个东西就是用来分析嵌套数据的！---------nested
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2024-05-13 14:31:44
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