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-
根据回归方法中因变量的个数和回归函数的类型： 特殊的回归方式： 逐步回归：回归过程中可以调整变量数的回归方法； Logistic回归：以指数结构函数作为回归模型的回归方法。一、一元回归1.一元线性回归 例题： 近10年来，某市社会商品零售总额与职工工资总额（单位：亿元）的数据，请建立社会零售总额与职工工资总额数据的回归模型。 （1）输入数据，画出散点图 （2）采用最小二乘回归注：相关公式（3）采
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2024-03-27 20:01:53
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例子说明输入是多个格式为x + 4y - 3.2z = 7的一次方程，为了让例子尽可能简单，做如下限制：每个方程含有变量的部分在等号左边，常数在等号右边每个方程不限制变量的个数以及变量的顺序，但每个方程每个变量只允许出现一次变量的命令规则为小写字母串(x y xx yy abc 均为合法变量名)变量的系数限制为整数和浮点数，浮点数不允许1.4e8的格式，系数和变量紧邻，且系数不能为0方
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2024-01-04 13:24:46
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时间序列预测（五）—— Prophet模型文章链接（一）数据预处理（二）AR模型（自回归模型）（三）Xgboost模型（四）LSTM模型（五）Prophet模型（自回归模型）模型原理 Prophet模型，是Facebook公司开源的一个专门用于大规模时间序列分析的模型,基于加性模型（Additive Model），利用年月日等的周期性再加上假期影响去拟合非线性的趋势。具体内容可以在这里找到。该模
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2024-06-14 23:13:05
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1.适合阅读人群：知道以下知识点：盒状图、假设检验、逻辑回归的理论、probit的理论、看过回归分析，了解AIC和BIC判别准则、能自己跑R语言程序2.本文目的：用R语言演示一个相对完整的逻辑回归和probit回归建模过程，同时让自己复习一遍在学校时学的知识，记载下来，以后经常翻阅。3.本文不涉及的部分：（1）逻辑回归和probit回归参数估计的公式推导，在下一篇写；（2）由ROC曲线带来的阈值选
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2024-05-03 17:51:08
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分享内容（2020/06/23）Probabilistic Regression for Visual Tracking视觉跟踪的概率回归这篇论文是Martin Danelljan CVPR2020的最新一个工作，这个系列中几篇论文都是一种架构，即将整个跟踪任务分为位置预测和bbox回归两个问题，模型架构采用的是一种类似Siamese架构。这篇论文主要解决的是位置回归的问题，bbox的回归还是直接
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2024-04-01 07:13:54
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Coursera上Andrew Ng的课程堪称经典，课程主要使用的是Octave/MATLAB。平时学习使用python多些，所以尝试着用python来做个课后作业。第三周的课程主要学习了逻辑回归以及逻辑回归的正则化。作业目标：通过两次考试成绩来判断是否可以录取通过？下载课后作业文件，解压缩后可以得到如下文件，自行过滤出第一部分相关文件：ex2.m 分步骤实现逻辑回归代码，之后对应e
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2023-09-23 01:02:54
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本篇再介绍一种常见的广义线性模型：Logistic模型。该模型主要针对分类结果进行建模。与之功能类似的另一个模型是Probit模型，但较少应用。Logistic模型的形式两点分布，又称伯努利分布，其概率函数如下：写成指数形式：整理后，同样，对比指数族分布的通式：可得，根据广义线性模型
与解释变量为线性关系的假设，Logistic回归的模型形式如下：因此，
是二项分布族模型的默认
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2023-10-03 19:55:52
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统计术语TAG：教育理论 A acceptance region 接受区域adjusted 校正的allocation 配置、布局alternative hypothesis 备择假设* analysis of variance 方差分析* analysis of covariance 协方差分析ANOCOVA ＝Analysis of covariance* ANOVA ＝Ana
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2024-06-03 15:29:19
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写在前面大家好，我是刘聪NLP。最近在做Prompt的相关内容，本人意识中一直觉得Prompt机制在序列标注任务上不是很好转换，因此，很早前，组长问我时，我夸下海口，说：“谁用prompt做NER呀”。然后，调研发现大佬们真是各显神通，是我目光短浅了。部分论文已经在自己的数据上进行了实验，最后一趴会进行简要概述，并且会分析每种方法的优劣。TemplateNERTemplateNER，原文《Temp
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2024-05-20 23:37:27
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# 使用Python实现Probit模型的详细指南
Probit模型是一种用于处理二元选择问题的统计模型，广泛应用于经济学、社会学等领域。学习如何在Python中实现Probit模型可以帮助新手开发者更好地理解统计分析和机器学习的基本理念。本文将逐步引导你完成Probit模型的实现过程。
## 流程概述
以下是实现Probit模型的步骤：
| 步骤 | 描述
probit模型是一种用于处理二元选择问题的回归模型，通常应用于经济学、社会科学和医学等领域。本篇博文将详细记录如何在Python中实现和应用probit模型的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和迁移指南。每个部分将会用到合适的图示展示，以便更清晰地理解整个过程。
## 环境预检
在开始之前，需要确保您的系统满足以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
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贵州师范大学计算机实验报告课程名称: 人工智能 班级: 13级计本 实验日期: 2016/4/28 学号: 130702010047 姓名: 陈美 &n
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2024-09-06 13:53:06
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1 引言 最近做一个项目，准备用逻辑回归来把数据压缩到[-1,1]，但最后的预测却是和标签类似（或者一样）的预测。也就是说它的predict的结果不是连续的，而是类别，1,2,3,...k。对于predict_proba，这是预测的概率，但概率有很多个，数目为训练集类别（label）的个数。逻辑回归的原理，就是取出最大概率对应的类别。 &
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2024-03-29 11:41:17
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有序多分类Logistic回归模型 一、模型适用条件 研究变量Y是有序的而且是多分类的，常见的如生活满意度，答案包括五个：很不满意；不太满意；一般；比较满意；非常满意。或者三个：满意；一般；不满意。关于主观幸福感的研究，答案包括：比较幸福；一般；比较不幸福。 具体的研究中，有些研究把上述五分类或者三分类变量合并成二分类，使用二项Logistic回归模型，这样的研究比较常见。 二、具体操作 有序多分
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2023-09-25 07:17:48
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再谈probit回归和logistic回归 看到有网友留言关于probit回归的问题，这一篇文章再谈一下probit和logistic的关系。 probit回归和logistic回归几乎可以用于相同的数据，对于二分类因变量，这两种方法的结果十分类似。那他们到底有什么区别呢？ 如果从分布角度来讲，logit函数和probit的函数几乎重叠，但反映的含义不同，logit等于p/（1-p），这里p是
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2023-12-15 11:06:42
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logistic回归的一些直观理解（1.连接函数 logit probit） 前面写了一些读书笔记是关于用logit回归做二分类问题后的效果评价，基本上已经可以告一段落。然后打算回过头来整理一下logit回归本身的一些思路。很惭愧，我不是统计学出身，当年概率论差点考挂，数理统计也是一门选修课（唯一印象深刻的是老师的口音），所以大概很难从理论上进行严格的阐述，主要还是写一点直观
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2024-02-23 09:10:58
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probit回归：即概率单位回归，主要用来测试分析刺激强度与反应比例之间的关系，例如对于指定数量的病人，分析他们的给药剂量与治愈比例之间的关系，此方法运用的典型例子是分析杀虫剂浓度和杀死害虫数量之间的关系，并据此判定什么样的杀虫剂浓度是最佳的。在药学研究中，此方法常用于半数效应分析（Median effect dose），寻求达到50%输出响应的输入刺激量。数学原理 同logistic回归分析中的
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2023-10-15 20:04:55
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一、离散选择模型莎士比亚曾经说过：To be, or not to be, that is the question，这就是典型的离散选择模型。如果被解释变量时离散的，而非连续的，称为“离散选择模型”。例如，消费者在购买汽车的时候通常会比较几个不同的品牌，如福特、本田、大众等。如果将消费者选择福特汽车记为Y=1，选择本田汽车记为Y=2，选择大众汽车记为Y=3；那么在研究消费者选择何种汽车品牌的时候
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2024-08-23 16:47:58
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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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