【总结】逻辑回归找到最优化的参数有2种方法，这两种方法得出的最优结果是一致的，有时候容易弄混淆。这里总结一下： 方法1：利用最大似然函数方法（样本出现概率最大） 参考上述【】求出每个样本出现的概率，再把所有样本出现的概率表达式计算出来，利用最大似然函数求出整体出现概率最大时的参数θ。预测函数： &n
1. 逻辑回归与线性回归的联系与区别2. 逻辑回归的原理3. 逻辑回归损失函数推导及优化4. 正则化与模型评估指标5. 逻辑回归的优缺点6. 样本不均衡问题解决办法7. sklearn方法使用附：代码（如有错误，感谢指出！）1.逻辑回归与线性回归的联系与区别联系：将线性回归输出的标记y的对数作为线性模型逼近的目标，即就是“对数线性回归”或“逻辑回归”。其在形式上仍是线性回归，但其是在求取输入空间到
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2024-04-08 11:47:16
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序号逻辑回归线性回归模型归类离散选择法模型回归分析数值类型二元一元或多元公式P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β)) 逻辑回归Logit模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。是社会学、生物统计学、
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2024-03-25 15:37:59
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Company Logo Discrete Choice Model 估计most likelihood estimate 如何解释logit和probit模型的估计结果 以logit为例 系数意义不大 Marginal effect更有意义(系数的显著性) 而marginal effect依赖于x(与x和β有关) mfx(可指定系数) 中国科学院农业政策研究中心 Company Logo Dis
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2024-05-21 13:24:49
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Python——logging模块使用1、日志级别划分在Python中，log的级别被划分为5类，按照级别从高到低依次分类为CRITICAL，ERROR，WARNING，INFO，DEBUG，NOTEST五个类别。在python反馈日志信息的时候，默认是WARNING级别的，也就是说程序默认反馈WARNING级别以上的信息。除非我们手动的设置。基本效果如图所示：2、基本使用一：输出到控制台下面，我
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2023-12-20 06:45:24
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出于对逻辑回归提出背景的好奇，特地去了解了一下：逻辑回归里的“Logistic”函数是数学家维尔赫斯特在研究人口数量增长问题的过程中提出来的，人口预测问题所使用的logistic模型可以用来描述包括人类在内几乎所有物种在资源约束下的增长规律，当然很多社会、经济现象都可以借助于来解释。而至于为什么取名为“Logistic”，维尔赫斯特没有说明缘由，据后人猜测是效仿Arithmetic（算术）, Ge
logistic回归模型是最成熟也是应用最广泛的分类模型，通过学习和实践拟通过从入门、进阶到高级的过程对其进行总结，以便加深自己的理解也为对此有兴趣者提供学习的便利。一、有关logistic的基本概念 logistic回归主要用来预测离散因变量与一组解释变量之间的关系最常用的是二值型logistic。即因变量的取值只包含两个类别 例如：好、坏 ；发生、不发生；常用Y=1或Y
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2024-01-08 17:30:46
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作者：王美庭 (中南民族大学经济学院)
4天直播-连享会-文本分析与爬虫专题
1. 本文目的大家在做实证论文时，会经常用到 Stata 进行实证结果的输出。那么选择哪种命令进行更有效的实证结果输出往往成了很多同学头疼的事。基于此，我们的「Stata：毕业论文大礼包 A——实证结果输出命令大比拼」给出了最佳输出命令的评价，以及「Stata：毕业论文大礼包 B——神
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2024-08-05 14:12:21
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大家下午好，最近在网上认识一个妹子，叫XDB，偏偏她和我闹别扭，失效了。所以我通过去她老家MOS，多次明察暗访，研究了一些她的资料，大致摸清她的星座性格之后，得出了重建XDB的大致流程。以下是把我的研究过程与大家一起分享：首先，就我的理解，和大家简单说说XDB是啥东东。根据官档的概述： XDB又叫XML DB,主要的作用是用来高效率地处理XML类型的数据，提供本地的XML支持，包含存储
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2024-03-18 20:00:35
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8）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。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、
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2024-03-30 22:44:21
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# Python的OLS回归结果导出
在数据分析中，普通最小二乘法（OLS）回归是一种常用的线性回归分析方法。OLS回归的结果可以帮助我们理解变量之间的关系，进而支持决策的制定。随着Python在数据科学中的广泛应用，学习如何使用Python进行OLS回归和有效导出结果是非常重要的。本文将介绍使用Python的`statsmodels`库进行OLS回归，并将结果导出为文件。
## 1. 环境准
作者：王美庭1. 本文目的大家在做实证论文时，会经常用到 Stata 进行实证结果的输出。那么选择哪种命令进行更有效的实证结果输出往往成了很多同学头疼的事。基于此，我们的「Stata：毕业论文大礼包 A——实证结果输出命令大比拼」给出了最佳输出命令的评价，以及「Stata：毕业论文大礼包 B——神速实证结果输出之搜狗短语」给出了搜狗输出的快捷方式。通过以上的推文，我们知道，e
目录数据预处理数据去噪假设检验备择假设检验误差分析总结相关分析回归分析一元回归分析多元回归分析Logit回归分析聚类分析聚类和分类的关系主成分分析因子分析时间序列分析差分AR时间序列MA时间序列ARLMA时间序列 数据预处理暂待更新数据去噪暂待更新假设检验假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。举个例子： 在一个集合里，我需
1.逻辑回归逻辑回归是一种线性回归模型,它假设数据服从伯努力分布(二项分布,0-1分布),通过极大似然估计,运用梯度下降方法(牛顿法) 求解,进而达到二分类目的。逻辑回归与线性回归有很多相似之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归以线性回归理论作为支持。由于引入了Sigmoid函数，可以处理非线性问题，因此可以轻松处理0/1分布问题。2.伯努利(Binomial
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2023-07-29 12:00:38
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当我第一遍看完台大的机器学习的视频的时候，我以为我理解了逻辑回归，可后来越看越迷糊，直到看到了这篇文章，豁然开朗基本原理Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测
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2024-06-26 18:27:11
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目标检测 PAA - 高斯混合模型（GMM）和期望最大化算法（EM algorithm）flyfish论文 Probabilistic Anchor Assignment with IoU Prediction for Object Detection关键字: 期望最大化算法(EM算法) expectation maximization algorithm 高斯混合模型( GMM) Gaussia
1.Bootstap的使用模板<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewpo
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2024-10-08 20:37:33
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import random
import torch
from d2l import torch as d2l
# 根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集
def synthetic_data(w, b, num_examples):
"""生成 y = Wx + b + 噪声"""
X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))
“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：1．根据预测目标，确定自变量和因变量明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标
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2023-08-20 15:16:49
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