目录1.模型融合介绍1.1Stacking介绍1.2 如何进行stacking1.3stacking方法详解2.代码实例2.1回归\分类概率-融合2.1.1简单加权平均，结果直接融合2.1.2 Stacking融合（回归）2.2分类模型融合2.2.1Voting投票机制2.2.2分类的Stacking\Blending融合2.2.3分类的Stacking融合(利用mlxtend)2.3.4 其他
广义线性回归是一类常用的统计模型，在各个领域都有着广泛的应用。今天我会以逻辑回归和泊松回归为例，讲解如何在R语言中建立广义线性模型。在R语言中我们通常使用glm()函数来构建广义线性模型，glm实际上是generalized linear model(广义线性模型)的首字母缩写，它的具体形式如下所示：glm(formula, family=familytype(link=linkfunction)
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2023-06-12 18:54:15
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。有时某些数据不是简单地服从单个正态分布，而是服从由多个正态分布线性组合的复合分布。此时我们便使用GMM模型分析其内部的正态分布模型，将数据分为多个服从正态分布的类。其中，为第k个正态分布的权重系数。我们使用EM算法估算各个正态分布的期望方差矩阵。E步通过和估算后验概率，M
经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。 广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程
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2024-06-20 04:32:18
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目录一.前言二.坐标系1.屏幕坐标系2.纹理坐标系3.顶点坐标系4.图像坐标系三.混合四.变换矩阵1.平移2.旋转3.缩放4.矩阵组合顺序五.投影矩阵1.正交投影2.透视投影3.总结六.帧缓冲区帧七.VAO八.VBO九.PBO 十.FBO十一.UBO十二.TBO十三.猜你喜欢零基础 OpenGL ES 学习路线推荐 : OpenGL ES 学习目录 >> OpenGL ES 基础零基
知识点进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+CPU保存上下文.线程是共享了进程的上下文环境的更为细小的CPU时间段。判别式模型和生成式模型:判别式模型直接学习决策函数f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型.往往准确率更高,并且可以简化学习问题.如k近邻法/感知机
1. 基本知识一、Logistic回归的一般过程 1、收集数据：采用任意方法收集数据 2、准备数据：需要进行距离计算，数据类型为数值型 3、分析数据：采用任意方法对数据进行分析 4、训练算法：寻找最佳的分类回归系数 5、测试算法：一旦训练步骤未完成，分类将会很快 6、使用算法：first，我们需要输入一些数据，将其转换成对应的结构化数值。second，基于训练好的回归系数，进行简单回归
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2024-03-20 15:40:27
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一、Logistic回归概念Logistic回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型，所以也被称为对数几率回归。这里要注意，虽然带有回归的字眼，但是该模型是一种分类算法，Logistic回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。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。二、基于Logist
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2024-04-26 11:18:39
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最近在使用pyspark来进行spark编程，之前对这个没有了解过，所以接下来需要多花点时间学习这个模块了，今天主要是简单地基于官方给出来实例来实践一下逻辑回归分类模型，pyspark提供的逻辑回归分类模型主要包括：二项逻辑回归和多项逻辑回归，各自有对应的适用场景。 pyspark顾名思义就是由python和spark组
一直听闻Logistic Regression逻辑回归的大名，比如吴军博士在《数学之美》中提到，Google是利用逻辑回归预测搜索广告的点击率。因为自己一直对个性化广告感兴趣，于是疯狂google过逻辑回归的资料，但没有一个网页资料能很好地讲清到底逻辑回归是什么。幸好，在CS229第三节课介绍了逻辑回归，第四节课介绍了广义线性模型，综合起来总算让我对逻辑回归有了一定的理解。与课程的顺序相
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2024-06-24 18:13:31
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GLM：线性回归GLM即Generalized linear model，广义线性模型。 贝叶斯统计的一些软件工具包JAGS, BUGS, Stan 和 PyMC，使用这些工具包需要对将要简历的模型有充分的了解。线性回归的传统形式通常，频率学派将线性回归表述为： Y=Xβ+ϵ 其中，
Y 是我们期望预测的输出（因变量）； X 是预测因子（自变量）；
β 是待估计的模型系数（参数）；
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2024-03-28 03:50:05
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## R语言 glm非线性回归实现步骤
为了帮助你理解R语言中如何实现非线性回归，我将按照以下步骤进行讲解。请注意，这里假设你已经安装并熟悉了R语言的基本操作。
### 步骤概览
下面是实现R语言中非线性回归的步骤概览：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 导入数据
2 | 数据预处理
3 | 拟合模型
4 | 模型评估
5 | 结果可视化
接下来，我们将逐步讲解每个步骤中需要做
原创
2023-08-22 06:05:24
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文章目录前言逻辑回归模型 1.逻辑斯蒂分布 2.二项逻辑斯蒂回归模型 3.多项逻辑斯蒂回归模型 4.梯度下降法sklearn.linear_model.LogisticRegression参数详解适用场景 前言 逻辑回归，又称逻辑斯蒂回归，与线性回归一样，都是线性模型家族的经典的分类方法。线性回归以及逻辑回归都属于广义线性模
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2024-04-20 20:34:09
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使用R和Python进行分析的主要好处之一是，它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今，越来越多的数据科学家能够同时在R，Python和其他平台上使用数据，这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品，也许还有Java，Scala和Spark。H2O品牌被称为“商业AI”，“使任何人都可以轻松地应用数学和预测分析来解决当今最具挑战性的业务问题。” H2O的与众不
原创
2024-06-11 09:23:05
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=7923使用R和Python进行分析的主要好处之一是，它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今，越来越多的数据科学家能够同时在R，Python和其他平台上使用数据，这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品，也许还有Java，Scala和Spark。H2O品牌被称为“商业AI”，“使任何人都可以轻...
原创
2021-05-12 14:41:54
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使用R和Python进行分析的主要好处之一是，它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今，越来越多的数据科学家能够同时在R，Python和其他平台上使用数据，这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品，也许还有Java，Scala和Spark。H2O品牌被称为“商业AI”，“使任何人都可以轻松地应用数学和预测分析来解决当今最具挑战性的业务问题。” H2O的与众不
原创
2021-05-20 09:18:48
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遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型（GMM）一、前言我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点，更希望大家能有自己的理解。本文参考了网络上诸多资料，特别是B站UPshuhuai008的视频，讲解东西也是我最喜欢的方式：从多个角度阐述和理解问题。二、理解统一的机器学习框架(MLA)：1.模型(Model)
2.策略(Loss)
3.算法(Algorithm)Model题外话：所谓
名称glm-4.6-tech - GLM-4.6 大语言模型的技术原理与升级详解概述GLM-4.6 是智谱AI于2025年9月30日发布的新一代大语言模型，采用混合专家架构，总参数量355B，激活参数量32B。该模型在代码生成、长上下文处理、推理能力和工具使用等关键维度实现显著提升，在多项基准测试中表现出色，特别在编程任务上已对齐国际顶尖模型Claude Sonnet 4。技术架构混合专家系统 (
优点：计算代价小，容易实现和理解；缺点：容易欠你和，分类精度可能不高适用：数字型和标称型数据在只需要两个分类的情况下，我们希望在某个临界分类线下，一侧为正类另一侧为负类，这非常像阶跃函数的性质。但是阶跃函数在非常临近分类线上的数据很容易出现误非类，所以平常往往用与其性质非常类似的sigmoid函数代替其进行分类。其公式如下：对应图形如下：从上图可以看出，sigmoid函数的分界线在y=0.5上，小
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2024-08-30 14:24:05
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R语言广义线性模型glm()函数 glm(formula, family=family.generator, data,control = list(…)) formula数据关系，如y~x1+x2+x3 family：每一种响应分布（指数分布族）允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来。 常用的family：binomal(link=’logit’) —-响应变量服从二项分布，连接函数
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2023-06-08 20:47:49
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