1.潜类别模型概述 潜在类别模型(Latent Class Model, LCM; Lazarsfeld & Henry, 1968)或潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)是通过间断的潜变量即潜在类别(Class)变量来解释外显指标间的关联，使外显指标间的关联通过潜在类别变量来估计，进而维持其局部独立性的统计方法（见图1-1）。其基本假设是，外显变
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2023-12-28 21:43:35
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Introduction: 概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatent semantic analysis)基于双模式和共现的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。 &nbs
# 如何实现Python潜在类别模型
潜在类别模型（Latent Class Model，LCM）是一种统计模型，常用于处理分类数据。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`和`pandas`库来实现这个模型。本文将详细介绍实现潜在类别模型的流程和步骤。
## 流程概述
以下是实现潜在类别模型的基本步骤：
| 步骤 | 内容描述 |
|------|----------|
无论是生成模型还是判别模型，都可作为一种分类器（classification）来使用；1. 分类与回归（1）分类的目标变量是标称型数据（categorical data），0/1，yes/no（2）回归：连续型（numeric data），鲍鱼的年龄，玩具的售价对于分类问题，监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测（pred
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2024-03-20 09:05:33
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今天要介绍的就是潜在转换分析，这个东西就是LCA的纵向版本。是一个专门用来研究质变的统计技巧。有一句话叫做量变起质变，你怎么知道质变到底发生没有？就用潜在转换分析。 Latent transition analysis is an extension of LCA in which you estimate the probabilities of transit
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2024-04-22 21:20:57
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先用自己的话定义一下Logistic是什么东东：logistic回归是一种二分类器。在logistic回归中，有这样一道核心式子：。我把这里的叫做权重，把这里的叫做偏置（或阈值）。这条式子的作用就是：对于输入的特征，如果则将对应的归为一类，如果则将x归为另一类，其中,函数图像如下图：既然logistic是一种二分类器，那么这里的权重w和偏置b都是由训练样本训练得到的。训练集一般长这个样子：,其中是
目录一、第一阶段1.1、MP模型1.2、感知机二、第二阶段2.1、多层感知机(DNN)2.2、BP神经网络2.3、卷积神经网络（CNN）2.4、循环神经网络（RNN）2.5、长短时记忆网络（LSTM）三、第三阶段3.1、Hopfield网络3.2、玻尔兹曼机3.3、受限玻尔兹曼机 深度学习是基于神经网络发展起来的技术，而神经网络的发展具有历史悠久的历史，而且发展历程也是一波三折总结起来可
最近看了机器学习关于AdaBoost的算法，写出来参考一下》首先，AdaBoost算法总的来说就是将一组样本数据分成不同的几个分类器，试想一下，假如这几个分类器组成一个分类器的话，由于每个分类器所分类的效果不一样，因此每个分类器所占的比重也不一样，我们的任务就是计算出这个比重以及分类器的个数，先介绍一下基本的概念：如图所示，先解释一下字母含义，D1(i)称为权值，et为误差率，am称为最终分类器系
# Python LGBM模型传入类别特征的实现
在机器学习中，类别特征的处理是一个重要的步骤。LightGBM（LGBM）是一种高效的梯度提升框架，能够处理大型数据集，并且支持类别特征的直接输入。本文将详细介绍如何在Python中使用LGBM模型传入类别特征，帮助您更好地理解和实现这一过程。
## 实现流程
下面的表格展示了实现LGBM模型传入类别特征的主要步骤：
| 步骤 | 描述
特征工程（Feature Engineering）经常被说为机器学习中的black art，这里面包含了很多不可言说的方面。怎么处理好特征，最重要的当然还是对要解决问题的了解。但是，它其实也有很多科学的地方。这篇文章我之所以命名为特征处理（Feature Processing），是因为这里面要介绍的东西只是特征工程中的一小部分。这部分比较基础，比较容易说，所以由此开始。单个原始特征（或称为变量）通
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2024-07-15 13:24:07
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对于机器学习而言，如果你已经大致了解了相关算法的原理、理论推导，你也不是大家口中刚入门的小白了。接下来你需要将自己所学的知识利用起来，最好的方式应该就是独立完成几个项目实战，项目难度入门级即可，因为重点是帮助你了解一个项目的流程，比如缺失值和异常值的处理、特征降维、变量转换等等。Kaggle毋庸置疑是一个很好的平台，里面的泰坦尼克号、房屋价格预测、手写数字都是非常非常经典的入门实战项目，如果你独立
六个模型的区别 SI-Modelimport scipy.integrate as spi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# N为人群总数
N = 10000
# β为传染率系数
beta = 0.25
# gamma为恢复率系数
gamma = 0
# I_0为感染者的初始人数
I_0 = 1
# S
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2023-11-03 20:47:47
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线性模型是机器学习中最简单的，最基础的模型结果，常常被应用于分类、回归等学习任务中。回归和分类区别：回归：预测值是一个连续的实数；分类：预测值是离散的类别数据。 1. 线性模型做回归任务中----线性回归方法，常见的损失函数是均方误差，其目标是最小化损失函数。以下是均方误差表达式： 那么基于均方误差来求解模型的方法称为最小二乘法。 最小二乘法思想：
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2024-07-01 11:39:17
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目录一、均匀分布随机数1.1 线性同余发生器拓展1.2组合发生器法1.3随机数检验 二、非均匀分布随机数的产生2.1逆变换法2.2离散型随机数2.3连续型随机变量拓展 Box-Muller变换三、随机向量和随机过程的生成3.1条件分布法3.2多元正态分布模拟3.3其他分布模拟用copula描述多元分布平稳时间序列模拟 1.2组合发生器法 &nb
笔者最近在计算机视觉课程里接触到了高斯混合模型（Gaussian Mixture Model），遂写一篇笔记来整理记录相关知识点，分享给大家。欢迎讨论、指正！
混合模型（Mixture Model）混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布组成
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2024-05-28 10:06:55
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下面通过三个实例来看看如何使用已经掌握的知识，搭建出一个基于PyTorch架构的简易神经网络模型。一、简易神经网络1.导入包import torch
batch_n = 100
hidden_layer = 100
input_data = 1000
output_data = 10我们先通过import torch 导入必要的包，然后定义4个整型变量，其中：batch_n是在一个批次中输入数
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2024-02-08 06:38:55
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在HALCON/C++中，HObject是一个基类，可以表示图像变量。另外还有三种类继承自HObject.Class HImage 处理图像Class HRegion 处理区域Class HXLD 处理多边形Regions一个region是图像平面坐标点的集合。这样一个区域不需要被连通，而且可能还有好多洞。a region可以比实际的图像大。区域在HALCON中可以用所谓的行程编码实现。类HReg
比如deepstream中yolov3是80类别，我只想要person这个类别，其他类别过率掉，怎么搞。这个其实很简单，修改插件源码即可
原创
2024-10-24 13:48:10
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逻辑回归（Logistic Regression，LR）应该是互联网行业使用最广的分类模型了。CTR预估、反作弊、推荐系统等等领域都在大量使用LR模型。近几年，DNN有逐渐取代LR的趋势，但LR仍然有着理论完备、训练速度快、物理意义清晰等优势。对于业务发展初期，LR仍然是首选。最后，LR模型本身并不复杂，成功的关键在于特征工程（Feature Engineering)。特征工程以后会有专门的文
具体需求如下：有三种对应类型的客户：VIP客户，普通客户，快速客户（办理如交水电费、电话费之类业务的客户）。异步随机生成各种类型的客户，生成各类型用户的概率比例为： VIP客户：普通客户：快速客户 = 1 ：6 ：3。客户办理业务所需时间有最大值和最小值，在该范围内随机设定每个V
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2024-10-22 20:26:03
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