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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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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import numpy as npdef sigmoid(x): #请补全逻辑回归函数 return 1.0/(1+np.exp(-x))def predict(x_test, weight): if sigmoid(weight.T @ x_test) > 0.5: return 1 return 0#实现逻辑回归的训练def fit(x, y):
原创
2022-07-04 08:38:34
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# 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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Logistic regression algorithm一.损失函数1.理论部分 如果我们有一组观察数据 y = {y1,y2,…,yn}，一组特征x ={x1,x2,…,xn}(其中x1,x2,…,xn为不同的特征向，xm ∈R ^n) 所以x∈R^(n*n)我们认为y近似为x的线性方程：H(x) = θ^Tx其中θ∈R^n,每一个θn为xn特征的系数 我们定义一个损失函数为： 这个损失函数多
逻辑回归模型（Logistic Regression）及Python实现1.模型 在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图，结果如下所示。这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线：hθ(X) = θ0+θ1X，若Y≥0.5则判断为1，否则为0。这样我们也可以构建出一个模型去进行分类，
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2023-07-08 14:00:35
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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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在这部分练习中，你将建立一个logistics回归模型来预测一个学生是否能被大学录取。假如你是大学招生办的工作人员，你想通过学生的两次考试成绩来决定他被录取的概率。你有一些往届学生的历史数据作为逻辑回归的训练集，对于每一个训练样本，你有学生两次考试的分数和录取结果。你的任务是建立一个分类模型来估计每个学生基于两次考试成绩被录取的概率。Logistics回归导入数据并查看import numpy a
说明：原文是用jupyter写的，手动改成markdown。 文章目录一、任务1 Pytorch基本操作考察1.1 任务内容1.2 任务思路及代码1.3 实验结果分析二、任务2 实现logistics回归2.1 从零开始实现logistics回归2.2 利用torch.nn完成logistics回归三、任务3 实现softmax3.1 从零开始实现softmax3.2 利用torch.nn实现 s
Python序列类似于C或Basic中的一维、多维数组等，但功能要强大很多，使用也更加灵活、方便，Head First Python一书就戏称列表是“打了激素”的数组。 Python中常用的序列结构有列表、元组、字典、字符串、集合等，大部分可迭代对象也支持类似于序列的用法。列表、元组、字符串等序列类型以及range对象均支持双向索引，第一个元素下标为0，第二个元素下标为1，以此类推。可以使用负数
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2023-10-11 08:39:40
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引言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（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：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"一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。Logistic回归的一般过程收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：由于需要进行
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2023-11-01 18:41:26
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Logistic回归是一种二分类算法。我们设定输出标记：一类为0，一类为1。则输出标签y可以表示为：其样本x的属性数据可以表示为下图。其中i表示第i个样本，i <= m，上标d表示为每个样本有d个属性。这里x表示成行向量。普通的线性回归得到的是数值。它是用求出一个由d个权值组成的列向量w，使得 x * w + b尽可能得靠近真实值，b是偏移量，是个未知常数。为了方便表示，我们扩展x和w。这样
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
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
# 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 |
|------|-------------------
# 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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1. 前言在日常编写 Python 脚本的过程中，我们经常需要结合命令行参数传入一些变量参数，使项目使用更加的灵活方便本篇文章我将罗列出构建 Python 命令行参数的 4 种常见方式它们分别是：内置 sys.argv 模块内置 argparse 模块内置 getopt 模块第三方依赖库 click2. sys.argv构建命令行参数最简单、常见的方式是利用内置的「 sys.argv 」模块它是将
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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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
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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