1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？逻辑回归：logistic回归是一种广义线性回归，因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),
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2024-04-22 22:51:21
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一、什么是逻辑回归 logisticRegression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
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2024-02-19 22:38:35
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我写的文章不多，其中阅读量最大的一篇，是这篇最常用的统计学分析方法--假设检验（大家也可以在读本文前，先读这一篇，相同的思路有助于快速学习理解）。文章中列举了很多可用的假设检验，唯独缺了最常用的方法之一——F检验。因为Matlab将其单独作为一章，即方差分析，可见其重要性不言而喻。方差分析和F检验是同义词，从定义上看，方差分析是一种将样本方差分配到不同来源的过程，判定方差在组间和组内是否（明显）
【学习任务】Logistic回归损失函数的极大似然推导：西瓜书公式3.27怎么推来的？Logistic回归损失函数的最优化算法：什么是牛顿法、拟牛顿法？为什么不用线性回归做分类？Logistic回归为什么不像线性回归那样用平方损失函数？Logistic回归的参数为什么不像线性回归那样直接公式求解？Logistic回归与线性回归有哪些联系？1.Logistic回归损失函数的极大似然推导： 2.Log
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2024-03-28 23:07:50
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概括逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，从而达到将数据二分类的目标。一、逻辑回归于线性回归的关系逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）简称都为LR，都是一种广义线性模型。逻辑回归假设因变量y服从伯努利分布，线性回归假设因变量y服从高斯分布。逻辑回归以线性回归为理论支持，通过Sigmoid函数引入
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2024-04-14 10:26:14
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前言 继上一次写了一下自己在学习线性回归中的一些见解和公式推导之后，得到了同学们和同事的一些评论和鼓励，让我更加有动力去把自己所了解和学习的东西写下来，最近因为写博客还学会了很多markdown的知识，很开心，今天我就准备从原理上为大家讲解一下逻辑回归的原理和知识概要，以及实现。一、什么是逻辑回归 这里需要跟大家区分一下的时候，逻辑回归和前面线性回归有些区别，逻辑回归解决的是分类问题，通常这个
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2024-05-27 21:51:21
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一、LR概述逻辑回归模型是一种分类模型，也是线性模型的一种。实质上是线性回归 + sigmod函数组成。sigmod函数图像：从图像中可以看出，sigmod函数将线性回归的输出映射到0~1之间。逻辑回归模型的意义旨在寻求一个判定边界θTX =0，将样本分为两类，θTX >0即为正例，θTX<0则为负例。例如，一个线性的判定边界：如果分类问题是线性不可分的， 我们也可以通过构造更复杂的h
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2024-08-14 19:37:13
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宏基因组拼接Metagenome assembly已经公开了许多用于从序列读长库中重建微生物群落组成的方法。选择“最佳”是一项艰巨的任务，主要取决于研究的目的。宏基因组从头/无参（de novo)组装/拼接在概念上类似于全基因组组装。de Bruijn图方法目前是一种非常流行的宏基因组装方法。对于单草图的基因组拼接，通过将每个测序读长分解为固定长度k的重叠子序列来构建de Bruijn图。这组重叠
# R语言中的逻辑回归模型的亚组分析指南
在统计分析中，逻辑回归是一种非常常用的模型，它能够帮助我们理解和预测二元响应变量（如是/否、成功/失败）与一个或多个自变量之间的关系。在实际应用中，有时我们需要对特定的子集（亚组）进行分析。本文将详细介绍如何在R语言中实现逻辑回归模型的亚组分析。
我们将按以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
看完“实现模型”，你是否长吁一声，准备拿起咖啡，惬意的喝上一杯？毕竟我们已经完成了从用例到编码的全过程了，确实是值得庆祝的一件事情，但“革命尚未成功、同志还需努力”，现在还不是享受的时候，接下来我们需要进入“处理模型”阶段。l “处理模型”阶段的任务“处理模型”英文是“Process Mode
# 使用R语言建立亚组logistic回归森林图
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用R语言建立亚组logistic回归森林图。下面是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 动作 |
| -------- | -------- |
| 步骤 1 | 安装并加载必要的R包 |
| 步骤 2 | 导入数据 |
| 步骤 3 | 数据预处理 |
| 步骤 4 | 构建亚组logistic回归模型
原创
2023-08-25 07:34:02
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文章目录机器学习基础回归分类无监督学习使用sklearn构建完整的机器学习项目流程回归线性回归模型线性回归模型的推广 机器学习基础回归回归：因变量是连续型变量，如：房价，体重等。 常用数据集：boston（波士顿房价是一个连续型变量）sklearn中所有内置数据集都封装在datasets对象内： 返回的对象有： data:特征X的矩阵(ndarray) target:因变量的向量(ndarray
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2024-03-30 20:42:37
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逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
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2024-05-20 16:30:32
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目录用线性回归做分类sigmoid模型假设求解-梯度提升法优点与其他模型的比较与线性回归一个角度区别与联系与最大熵模型与SVM1、LR和SVM有什么相同点2、LR和SVM有什么不同点与朴素贝叶斯两者的不同点两者的相同点模型细节适合离散特征为什么使用sigmoid函数？指数族分布广义线性模型定义为何使用最大似然估计而不用均方误差？ 用线性回归做分类线性回归的输出是一个数值，而不是一个标签，显然不能
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2023-08-08 08:48:43
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1、线性回归
由上图我们可以看到，线性回归能够对连续值结果进行拟合并预测。其回归方程为：
y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn=xTβ
y
=
β
0
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2024-08-11 15:46:27
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用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？逻辑回归是预测结果是界于0和1之间的概率，可以适用于连续性和类别性自变量，容易使用和解释。逻辑回归又称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
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2023-08-09 15:32:04
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1.分类问题 在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。 我们从二元的分类问题开始讨论。 我们将因变量(dependent variable)可能属于的两个类分别称为负向类（negative class）和正向类
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2024-04-08 11:06:10
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1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法，判别模型； （2）LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题）； （3）两个方法都可以增加不同的正则化项，如L1、L2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其loss function不同； 区别在于逻辑回归采用的是Logis
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2024-03-18 17:01:17
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stata绘图指令 – 潘登同学的stata笔记 文章目录stata绘图指令 -- 潘登同学的stata笔记绘图概览韦恩图折线图连线图线性拟合图直方图函数图添加特殊字符和文字 绘图概览Stata 提供的图形种类：twoway 二维图scatter 散点图line 折线图area 区域图lfit 线性拟合图qfit 非线性拟合图histogram 直方图kdensity 密度函数图function
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2024-05-06 23:18:44
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线性回归线性模型：
一般用向量形式改成：
，
给定数据集
，其中
。数据集中的属性，分为有序属性和无序属性，有序的属性可以用连续值来代替，而无序的属性值如“黄瓜”,“西瓜”和“冬瓜”等可以用k维向量(1,0,0)，(0,1,0),(0,0,1)来代替。
若将无序属性连续化，则会不恰当引入序的关系，对后续处理如
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2024-03-15 05:58:06
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