一、问题描述 前面我们讨论了使用线性模型进行回归学习，但是要做分类任务怎么办？只需要找一个单调可微函数将任务分类的真实标记 y 与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑二分类任务，其输出应该是 y 属于[0, 1]。而线性回归模型产生的预测值 z = wx+b是实值。于是我们考虑将 z 转换到 0 / 1值。二、对数几率回归&n
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2024-03-21 10:06:02
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> Photo by Thought Catalog on Unsplash 暂时忘记深度学习和神经网络。随着越来越多的人开始进入数据科学领域，我认为重要的是不要忘记这一切的基础。统计。如果您不熟悉分析领域，那就可以了！ 我们都是从某个地方开始的！但是，重要的是要意识到我将在本文中分享的机器学习模型假设的存在。很幸运，我在大学时代就已经研究了所有这些概念，所以我认为回到基础知识并撰写
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2024-05-13 12:07:57
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引言LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR回归是其中最常用的一个。logit和logistic模型的区别:二者的根本区别在于广义化线性模型中的
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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Logistic回归模型Logistich回归模型也被成为广义线性回归模型。
它是将线性回归模型的预测值经过非线性的Logit函数转换为[0,1]之间的概率值。
研究得是分类问题，跟之前的线性回归、岭回归、Lasso回归不同。混淆矩阵实际值
预 0 1
测 0 A B A+B
值 1 C D C+D
A+C B+D
-----------------
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2023-12-28 15:55:45
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July 3 勉勉强强看完TT
July 3梦入少年丛 歌舞匆匆 老僧夜半误鸣钟
惊起西窗眠不得 卷地西风1. Logistic regressionSome basic logicsource: https://www.vebuso.com/2020/02/linear-to-logistic-regression-explained-step-by-
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)
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2024-09-25 10:39:34
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七，专著研读（Logistic回归）分类：k-近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。运用k-近邻算法，使用距离计算来实现分类决策树，构建直观的树来分类朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始数据逻辑回归（Logistic Regression）：虽然名字中有“回归”两个字，但是它擅长处理分类问题。LR
# R语言中的mlogit函数实现多项分布回归
在这一篇文章中，我们将学习如何在R语言中使用`mlogit`函数来实现多项分布回归分析。我们会通过流程图的方式分解这个过程，并逐步讲解每一个步骤所需的代码及其功能。下面是实现这一任务的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 安装并加载所需的R包 |
| 3 |
原创
2024-08-31 09:07:17
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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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Logistic回归是一种广义线性回归模型，解决的是因变量为二分类变量的预测或判别问题。一、模型建立1.Logit函数其中，当z趋向于正无穷大时g(z)趋向于1；当z趋向于负无穷大时g(z)趋向于0；当z=0时g(z)=0.5。2.Logistic模型如果将z换成多元线性回归模型的形式，，则这就是Logistic回归模型，通过Logit变换将线性回归模型的预测值转换为[0,1]之间的概率值。3.优
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2024-05-14 15:57:51
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Logistic回归原理分析和实践参考资料：机器学习 周志华统计学习方法 李航原理分析线性回归这里介绍Logisitic回归首先从线性回归讲起（logistic回归其实就是一种广义的线性回归）。线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行的预测的函数（假设给定d个属性，），即：写成矩阵形式（）：“线性回归”（linear regression）试图学得一个线性模型以尽可
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2024-04-02 15:32:27
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前面的分类都是基于标签是离散值进行的，这里回归是针对标签是连续值进行的。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合，这个拟合过程就是回归，该线就是最佳拟合直线。主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。回归就是最佳拟合，找到最佳拟合参数集，训练分类器的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。 找到分类回归系数就可以了。 1：基于logistic回归和Si
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2024-04-02 11:01:07
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其实没有多大的区别，就是逻辑回归多了一个Sigmoid函数，使样本能映射到[0,1]之间的数值，用来做分类问题。简单的例子就是可以使用吴恩达的课程中的例子来解释，线性回归用来预测房价，能找到一个公式来尽量拟合房价和影响房价因素之间的关系，最后得到的公式能准确的用来预测房价。在对参数不断调优以找到一组最拟合数据的参数来构成一个最好的模型，就是线性回归。在吴恩达的课程中举了一个癌症的例子 如果我们用线
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2024-06-27 10:52:52
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SVM与RBF-NN(上)1. SVM1.1 概述在机器学习中，常用的监督学习算法都是围绕着分类与回归，那么有的算法两者都能弄，比如logistic回归(逻辑回归哈，不是物流回归)。那么随着机器学习算法的不断发展，在没有进入深度学习之前，专家学者找到了当时模型算法的天花板---SVM。支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型，最直观的来讲，就是找一条最
目录0.引言一、概念二、工具三、建模思路四、代码1.数据读取2.数据集划分3.特征计算4.特征分箱5.转换WOE值6.特征选择7.模型训练8.模型评估9.模型验证10.分值转换0.引言评分卡建模的目的是根据现有的数据对用户的好坏进行预测，比如一个人35岁左右，正值事业上升期，拥有高学历，薪资水平稳定，那么我们根据这些特点就可以断定，这个用户大概率是有还款能力的。反之一个18岁的精神小伙，没有经济能
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2024-03-26 17:33:51
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多元分析Project 背景介绍 数据来源 变量介绍探索性分析图1.1 各变量分布图表1.1 各变量描述性统计表 Minimum Maximum Mean Median Stdev Skewness
fixed.acidity 4.6 15.9 8.319637 7.9 1.741096 0.980908
volatile.acidity 0.12 1.58 0.527821
LR逻辑回归与损失函数理解1、简单阐述一下LR？ 虽然逻辑回归能够用于分类，不过其本质还是线性回归。它仅在线性回归的基础上，在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数（非线性）映射，即先把特征线性求和，然后使用sigmoid函数来预测。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：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类
第七周学习目标知识点描述：应用广泛的二分类算法——逻辑回归学习目标：逻辑回归本质及其数学推导逻辑回归代码实现与调用逻辑回归中的决策边界、多项式以及正则化一、初识逻辑回归1.介绍1.1 线性回归能解决分类问题么？其实，线性回归是不能解决分类问题的。因为我们在使用线性回归模型时，我们实际上做了3个假设（实际上有更多的假设，这里只讨论最基本的三个）：因变量和自变量之间呈线性相关。自变量与干扰项相互独立。
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2024-04-13 11:02:06
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