## 了解LR模型在Java中的应用
LR模型（Logistic Regression）是一种线性分类模型，常用于解决二分类问题。在Java中，我们可以通过使用开源的机器学习库来实现LR模型，例如Apache Mahout或者Weka。下面我们将介绍如何在Java中使用LR模型进行分类任务。
### LR模型简介
LR模型是一种广义线性模型，它使用逻辑函数（Logistic Function
原创
2024-02-25 05:21:47
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一、LWR简介 Locally Weighted Regression, LWR，局部加权回归使一种非参数方法(Non-parametric)。在每次预测新样本时会重新训练临近的数据得到新参数值。意思是每次预测数据需要依赖训练训练集，所以每次估计的参数值是不确定的。局部加权回归优点：需要预测的数据仅与到训练数据的距离有关，距离越近，关系越大，反之越小；可以有效避免欠拟合，减小了较远数据的干扰，仅与
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2023-06-30 21:05:13
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JAVA的网络IO模型彻底讲解1，最原始的BIO模型该模型的整体思路是有一个独立的Acceptor线程负责监听客户端的链接，它接收到客户端链接请求之后为每个客户端创建一个新的线程进行链路处理，处理完成之后，通过输出流返回应答给客户端，线程销毁。这就是典型的一请求一应答的通讯模型。该模型的最大问题就是缺乏弹性伸缩能力，当客户端并发访问量增加后，服务端的线程数和客户端并发访问数呈现1:1的正比关系，由
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2024-05-31 19:42:43
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# 线性回归模型（LR模型）在Python中的应用
线性回归（Linear Regression）是一种基础且常用的统计分析方法，用于研究自变量（独立变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系。在机器学习与数据科学领域，线性回归被广泛应用于预测与模型构建方面。本文将通过代码示例，介绍如何在Python中实现线性回归模型。
## 什么是线性回归？
线性回归的目标是寻找一个线性方程，通过该方程将自
原创
2024-09-09 06:50:44
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1.决策树决策树模型demo随机森林模型demo1.1从LR到决策树相信大家都做过用LR来进行分类，总结一下LR模型的优缺点：优点适合需要得到一个分类概率的场景。实现效率较高。很好处理线性特征。缺点当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。不能很好地处理大量多类特征。对于非线性特征，需要进行转换。以上就是LR模型的优缺点，没错，决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方，这也是我们为什么要学习决策
导语笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比，并结合自身的使用和理解，梳理出一条CTR预估模型的发展脉络，希望帮助到有需要的同学。0. 提纲1. 背景2. LR 海量高维离散特征 (广点通精排)3. GBDT 少量低维连续特征 (Yahoo & Bing)4. GBDT+LR (FaceBook)5. FM+DNN (百度凤巢)6. MLR
这里我只说一下，我在使用过程中的一些注意事项。比如，我创建了一个包，该包下面有两个模块：model1和model2，如下图 那么我们再python中怎样去使用自己创建的这两个包呢？ 1、修改sys.path，这个网上教程很多，可以自己搜索一下。 2、import自己写的模块。 比如在ModelTest统计目录下新建一个python文件（modelTest.py），该文件用到我们自己写的
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2023-07-01 11:32:44
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核心流程：
1、分箱处理：连续特征等频分箱后合并为单调WOE，分类特征直接计算WOE。
2、特征筛选：先对特征按相关性聚类，每类取IV前50%进入逐步回归，降低多重共线性。
3、稳定性验证：进行10轮循环，每轮抽取80%样本执行逐步回归，减少对样本分布的依赖。
上一篇博客讲了基于LSTM不同类型的时间预测，这篇文档使用pytorch 动手实现如何基于LSTM模型单变量时间预测。同样使用sns flight（数据网盘下载链接见文末） 作为数据源，这里将数据下载下来存放在本机中。首先读取存储在本机中的flights.csv数据：import torch
import torch.nn as nn
imp
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2023-10-07 13:28:35
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"""对钙信号的动力学进行建模，AR模型。"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
length = 500
time = range(length)
gamma = 0.99
c0 = 1
# st = np.random.poi
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2023-06-04 21:54:09
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# Java中的逻辑回归（Logistic Regression）
## 简介
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种经典算法，常用于二分类问题的解决。它通过构建一个线性模型，使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性输出转换为概率值，从而进行分类预测。在Java语言中，我们可以使用一些开源的机器学习库来实现逻辑回归算法，如Weka和Apache Spark等。
原创
2023-08-16 12:40:21
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logisitic回归 是一个学习算法 用在监督学习的问题中 ， 当输出的y标签是0或是1的时候 是一个二分类的问题这是一个logistic模型 w b 是这个模型的参数 这是一个线性回归的问题 在这里我们想输出的Y的概率应该是在0和1之间的 而不应是是大于1或是为一个负数 所以我们使用了一个sigmoid函数 如图中所示 这样使得输出的y介于0和1 之间这是关于logistic函数的一个具体过程
【问题描述】毕业设计遇到一个问题：对多种气体回归。为了简化代码，数据导入已经封装成函数，只是需要手动修改气体种类，但每种气体都要单独训练一次，懒得每次训练完从床上爬起来改俩参数重新训练！！【尝试】程序里设置 for 循环，遍历多种气体——会爆内存（训练到第二个模型时电脑就开始卡，每步训练时间很长）【解决方案】使用 argparse 模块和 os.system() 方法第一步丨调用 'argpars
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2023-06-30 19:36:59
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# 使用Java加载LR（逻辑回归）和MLP（多层感知器）模型进行预测的步骤
在机器学习领域，我们往往需要加载已有的模型以实现预测功能。在本篇文章中，我将教您如何使用Java加载逻辑回归模型（LR）和多层感知器模型（MLP）进行预测。我们将一同探讨整个流程，并为每一步提供必要的代码示例和详细说明。
## 流程概述
以下是实现预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述
NB：高效(收敛速度快)、易实现；对小规模数据表现好(生成模型的原因？高偏差低方差的原因？)；性能不一定高；不能学习特征之间的相互作用 解释：NB的模型参数很容易求（有直接的公式求解），所以高效、易实现。 由于特征的条件独立假设不一定能满足所以分类性能不能保证很高。LR：对数据的假设少，适应性强，可用于在线学习，分类时计算量小，速度快；可能会出现欠拟合；要求数据线性可分。 解释：LR只
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2024-05-19 21:41:40
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# LR(1) 分析器及其在 Java 中的应用
## 引言
LR(1) 分析器是一种重要的自底向上的语法分析器，它可以根据给定的文法规则和输入串，确定输入串是否符合文法规则，并生成相应的语法树。在本文中，我们将介绍 LR(1) 分析器的原理和实现，并通过 Java 代码示例来演示其应用。
## LR(1) 分析器简介
LR(1) 分析器是一种基于 LR(1) 项目集规范族的自底向上的语法
原创
2023-08-06 05:58:13
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在时间序列问题上，机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分。任何正式引入统计数据的数据科学都会遇到置信区间，这是某个模型确定性的衡量标准。因此，预测一段时间内某些数据的价值需要特定的技术，并且需要多年的发展。由于每种都有其特殊用途，必须注意为特定应用选择正确的
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2023-07-08 14:48:07
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LR的推导LR逻辑回归是一种监督学习分类算法，其实现了给定数据集到0,1的一种映射。给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中(xi,yi)表示第i个样本，其中，xi=(xi1,xi2,...,xin)，即每个数据有n个特征，类别y={0,1}，要求训练数据，将数据分成两类0或1。假定xi的n个特征为线性关系，即：
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2024-08-16 07:55:49
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LR 求最好的w,b可以产生Training Data，定义 f_w,b=P_w,b(C1|X) 为对于一个实例类标签为C1的概率 其似然函数就是将所有的 f_w,b相乘 交叉熵用来度量 p 分布和 q 分布有多接近 ...
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2021-10-05 20:47:00
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2评论
本文由浅到深讲述了LR模型的由来、参数求导过程以及优缺点分析
1. LR的直观表述1.1 直观表述 今天我们来深入了解一个工业界应用最多，虽然思想简单但也遮挡不住它NB光芒的绽放的一个分类预测模型，它就是LR模型。LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型！为啥这么说呢？我们来看一下它的假设函数的样子
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2024-06-03 06:12:59
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