1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN也成为懒惰学习，它不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率很高。KNN算法
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2024-03-20 21:40:00
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文章目录DNNLinearCombinedClassifier__init__trainevaluatepredictFeature column1.numeric_columns(数值列)2.bucketized_column(分桶列)3.categorical_column_with_identity(类别标识列)4.Categorical vocabulary column(类别词汇表)4
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2024-07-11 22:03:10
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一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 &n
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2024-04-24 12:53:58
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第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomial logistic regression）。使用课本例16-5的数据，课本电子版及数据已上传到QQ群，自行下载即可。某研究人员欲了解不同社区和性别之间居民获取健康知识的途径是否相同，对2个社区的314名成人进行了调查，其中X1是社区，社区1用0表示，社区2用1表示；X2是性别，0是男，1是女，Y是获取健康知识途径，1是传
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2024-02-19 22:18:36
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SPSS数据文件比较独特，一份数据有数据视图和变量视图两个界面，准备数据时需要在变量视图下定义具体的变量属性，分不清变量类型，也不知道选用哪种测量方式，不知道变量标签值是什么概念，这些往往让许多初学者感到迷茫。今天给大家分享一下小兵的经验。类别型字符串数据，建议优先定义为数字类型+名义测度，并添加相应的标签值。先不着急解释这里面的概念，我们先来看一组大名鼎鼎数据。由统计学家Fisher收集整理的鸢
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2024-05-03 12:40:43
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文章目录前言一、重要参数1.1 criterion建立一棵树的步骤1.2 random_state & splitter1.2.1 建立树的第五步（建立模型）添加参数1.3 剪枝参数1.3.1 查看对训练集的拟合效果如何1.3.2 max_depth1.3.3 min_samples_leaf & min_samples_split1.3.4 建立树的第五步（建立模型）添加上述参
K-NN是一种非常简单的算法概述： KNN 算法本身简单有效，它是一种lazy-learning 算法。 分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。 KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN 的分类时间复杂度为O(n)。基本原理基于统计的方法 来进行样本点分类判别对于未知类别属性数据集中的点：1.计算已知类别数据集中的点与当前点的
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2024-04-27 09:06:38
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一看到logistics回归分类器，第一反应这个不是统计上的logistics回归嘛，其实是一样的，之前也给大家写过logistics回归的做法，今天放在机器学习的框架下再写一次。logistic regression is a supervised learning method that predicts class membership何为logistic regression?logist
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2024-04-01 08:42:49
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对于业务用户来说，希望技术团队完成的是正确分类，区别无分是分成两类还是多类，是一个级别的分类还是多个级别的分类，然后要求准一点。那么什么是准一点呢？也许用户还没有意识到这个问题的复杂性，或者说没有意识到他们真正关心的是什么。由于多分类问题可以简化为多个二分类问题，我们直接来分析看似简单的二分类问题。准一点就是准确度（Accuracy），也就是说用户给了我们数据，我们分好类把答卷交给用户，用户判卷子
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2024-05-16 11:15:51
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KNN（k-nearest neighbor）算法,即K近邻算法。当需要表示一个样本（值）时，就使用与该样本最接近的K个邻居来决定。KNN既可以用于分类，也可以用于回归。KNN算法过程： 1.从训练集中选择离待预测样本最近的k个样本 2.根据这k个样本计算待预测样本的值（属于哪个类别或者一个具体的数值）数据集准备：import numpy as np
import pandas as pd
#数据
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2024-03-19 21:36:52
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一、算法介绍最简单易懂的机器学习算法，没有之一。1968年由 Cover 和 Hart 提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。二、分类算法步骤1、计算样本到数据集中其它每个样本的距离。2、按照距离的远近排序。3、选取与当前样本最近的k个样本，作为该样本的邻居。4、统计这
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2024-05-12 14:03:04
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作者 | Charmvek-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基x`于实例学习的相关概念。基于实例的学习已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值
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2024-04-29 11:52:17
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Logistic回归模型的构建Logistic回归模型是一种非线性的回归模型，但与线性回归模型有关。它相当于二分类的回归。常用的模型评价方法混淆矩阵即真实的分类与预测的分类构建的矩阵。用来判断模型的准确程度。ROC曲线对于R语言来说，绘制ROC曲线，可以使用pROC包中的roc函数和ggplot包中的geom_area函数。K-S曲线是另一种评估模型的可视化画法。Logistic回归模型的应用gl
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2022-01-24 15:53:27
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无序多分类logistic回归是一种常见的统计学习方法，在处理没有顺序关系的多分类问题时尤其有效。通过R语言，我们可以轻松地实现这种模型。而在掌握这项技术的过程中，深入理解其背景、核心维度、特性与应用，将极大地提升我们的分析能力。
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## 背景定位
无序多分类logistic回归适用于响应变量为分类的情况，特别是在类别之间没有内在顺序的情况下。正如在《统计学习基础》中所定义的：“多分类
# R语言中的Cox回归分析实现多分类
Cox回归模型是一种广泛使用的生存分析方法，通常用于探究影响生存时间的因素。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在R语言中实现Cox回归分析，并进行多分类处理。
## 流程概述
在实现Cox回归分析的多分类问题时，我们可以将整个过程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-04 04:52:15
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本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py# 定义一个knn函数，后期方便调用.
class KNN(object):
def __init__(self,k=3): # 定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3
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2023-08-15 12:47:11
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一、KNN分类思想二、例子一1.情景如下图，这里共有四个点，两个B类，两个A类。[1,1.1]-A 、[1,1]-A 、[0,0]-B 、[0,0.1]-B。现在我们输入点[0,0]，要求KNN分类器帮我们分类，判断点[0,0]是A类还是B类。算法中设置K=3，表示在该图中，计算输入点[0,0]到图中已经分好类的点间的距离，然后按照距离递增次序排序，选取与输入点[0,0]距离最小的k个点（就是已经
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2024-03-29 08:25:58
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一、什么是ROC曲线1、ROC曲线，又可以称之为接受者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)，ROC曲线下的面积，称为AUC(Area Under Cureve)，可以衡量评估二分类模型的分类好坏。2、AUC是1乘以的方格中的一部分，起大小在0-1之间，AUC越大说明模型效果越好，AUC=1,是完美的分类器，该模型至少存在一个阈值，可以将正负
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2023-11-02 08:31:22
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在《机器学习---逻辑回归（一）（Machine Learning Logistic Regression I）》一文中，我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质。现在来看一下多分类的情况。 现实中相对于二分类问题，我们更常遇到的是多分类问题。多分类问题如何求解呢？有两种方式。一种是方式是修改原有模型，另一种方式是将多分类问题拆分成一个个二分类问题解决。 &
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2024-05-23 16:37:50
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