分岔(bifurcation) 常出现在动态系统的数学研究中，是指系统参数(分岔参数)小而连续的变化，结果造成系统本质或是拓扑结构的突然改变。分
原创
2022-10-22 00:40:29
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今天看SVM（支持向量机），开始先引入了logistic函数，虽然给出了一公式，但好奇logistic函数啥东东啊，为啥叫logistic呢，搜索ing。 说简单些，logistic函数其实就是这样一个函数： P(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}} 非常简单吧，这个函数的曲线如下所示：、很像一个“S”型吧，所以又叫 sigmoid曲线（S型曲线）。 %%%%%%%%%%%%%%%%
在做logistics回归之前，我们要先对你要做预测的变量做个相关分析，找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了，直接用我处理之后的数据。 打开我们要分析的数据，单击“分析”，选择“回归”，然后选择“二元Logistics回归”，弹出下面的界面，如图： 把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消费数量移动到协变量框里面去，然后单击“保存”按钮，弹出“Logistics回归：保
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2023-08-09 17:31:10
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logistic回归的基本思想 logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为： a. 寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； b. 构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差； c. 最小化代价函数，从而获取最优的模型参数
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2018-05-01 21:39:00
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数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。目前数据标准化方法有多种，归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法，对系统的评价结果会产生不同的影响，然而不幸的是，在数据标准化方法的选择上，还没有通用的法则可以遵循。常见的方法有：min-max标准化（Min-max
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2023-07-04 14:25:26
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文章目录概述logistics公式及推导LR为什么用sigmoid函数， 为什么不用其他函数？这个函数有什么优点和缺点？逻辑斯蒂回归怎么实现多分类？Softmax公式逻辑回归估计参数时的目标函数，如果加上一个先验的服从高斯分布的假设，会是什么样?LR和SVM有什么区别?libsvm和liblinear有什么区别?Logistics vs 随机森林 vs SVM 概述基本推导和理论还是以看李航
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2024-09-04 14:26:18
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# Python有序Logistics的科普解读
在数据科学和机器学习领域，Logistics回归是一种广泛应用的分类算法。本文将深入探讨Python环境下的有序Logistics回归，介绍基本概念、实现方法以及如何可视化结果。
## 什么是Logistics回归？
Logistics回归本质上是一种统计学模型，用于预测二分类或多分类问题。尽管名称中包含“回归”，它实际上是一种分类算法。与其
# Python物流需求预测指南
在这个数据驱动的时代，物流行业正朝着智能化的数据分析方向发展。预测未来的物流需求，可以帮助公司更好地管理库存、优化运输路线，从而减少库存成本，提高服务质量。今天，我们将提供一个详细的指南，教你如何使用 Python 实现物流需求预测。
## 流程概述
以下是实现 Python 物流预测的基本步骤：
| 步骤 | 描述
基本概念逻辑回归： logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。 回归分析： 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照
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2024-07-03 20:51:42
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物流，是物资有形或无形地从供应者向需求者进行的物资物质实体的流动。具体的物流活动包括、装卸、运输、储存、流通加工和信息等诸项活动。通过物流活动，可以创造物资的空间效用、时间效用，流通加工活动还可能创造物资的形质效用。
原创
2021-07-21 13:57:24
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逻辑回归基本流程模型开发阶段：数据处理 ——变量筛选和压缩——logit图——模型开发模型验证：数据处理——误分类矩阵——ROC图——模型比较——模型确认模型测试：收益矩阵——打分——决策模型实施：数据采样：1、总体已知，反应数据过少，保留所有反应数据，使得反应数据在采样后的数据集占有一定的比例2、总体未知，知道反应的先验概率 注意对采样数据的概率调整重点看是否有缺失 data de
# Python中的逻辑回归和AIC
## 介绍
逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。它可以用于预测二分类或多分类问题，并且具有良好的可解释性。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库来实现逻辑回归模型。本文将介绍逻辑回归的基本原理，并使用AIC（Akaike Information Criterion，赤池信息准则）来选择最佳模型。
## 逻
原创
2023-07-15 14:06:12
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加上自己的理解，希望可以不用重复看吴恩达老师的视频，哈哈我用的是Jupyter，python3.7本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载】，提取码：2u3w ，请在开始之前下载好所需资料，然后将文件解压到你的代码文件同一级目录下,请确保你的代码那里有lr_utils.py和datasets文件夹。当时花费了我好长时间去加载文件，一定要注意我标红的文字，那我们开始吧！首先导入我们所需
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2024-07-30 15:20:32
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logistics混沌映射是一个融合了数学和计算机科学的研究方向，特别是在研究动态系统和非线性现象时。通过 Python 编程语言实现 logistics 混沌映射，可以帮助我们更好地理解和可视化这些复杂的现象。接下来，我们将深入探讨如何在 Python 中解决 logistics 混沌映射的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理等。
## 版本对比
在不同版本的库中，特性差异可能会显著影响
# 如何用R语言实现logistic回归
## 介绍
在统计学和机器学习中，logistic回归是一种常用的分类方法，用于预测二分类问题。在本教程中，我将向你介绍如何使用R语言实现logistic回归。
## 整体流程
下面是实现logistic回归的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现logistic回归的流程
section 数据准备
原创
2023-08-26 09:42:16
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# R语言逻辑回归作图指南
在数据科学领域，逻辑回归是一种常用的分类算法，而在R语言中，我们可以轻松地进行逻辑回归的作图展示。接下来，我将带你一步步实现“R语言逻辑回归作图”。我们将通过以下表格列出整个流程，并在后面详细阐述每一步的代码和意义。
## 流程步骤表
| 步骤 | 任务 |
|------|-------------------
原创
2024-08-26 06:25:45
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首先要清楚，逻辑回归是一种分类算法。它是在线性回归模型的基础上，使用Sigmoid函数，将线性模型的预测结果转变为离散变量，从而用于处理分类问题。1 逻辑回归原理以二分类为例，说明逻辑回归的工作原理。由线性回归小结基础，不难得出线性回归的假设函数\(h_{\theta }^{'}\left ( x \right )\)，在逻辑回归中，使用Sigmoid函数使得\(h_{\theta }^{'}\l
定义：主动发现系统中脆弱点的一整套方法论。目的：如何让系统在不确定性中获益？接受“系统越复杂，越脆弱”的事实，让系统在每一次失败中获益，然后不断进化。在实践中，用一系列的实验来真实的验证系统在各类故障场景下的表现，通过频繁大量的实验，使得系统本身的“反脆弱性”持续增强，让组织建立对系统抵御生产环境中失控条件的能力以及信心。初衷：通过实验性的方法，让人们建立复杂分布式系统能够在生产中抵御事件能力的信
不知道这个数据集干什么用的，根据直观分析应该属于分类问题，有两个变量X1和X2，Y取值非零即一，用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线，8右边Y值为0,8左边Y为1.首先假设舍去属性X1，设数据集为（X2，Y）。然后分别用线性回归（Liner regression）和逻辑回归（logistics regression）对数据集进行分类分析比较。最后再把属性X1加
物流，是物资有形或无形地从供应者向需求者进行的物资物质实体的流动。具体的物流活动包括、装卸、运输、储存、流通加工和信息等诸项活动。通过物流活动，可以创造物资的空间效用、时间效用，流通加工活动还可能创造物资的形质效用。 这个定义中，明显地包
原创
2021-07-21 13:58:18
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