目录：第3章 线性分类3.2 基于Softmax回归的多分类任务3.2.1 数据集构建3.2.2 模型构建3.2.2.1 Softmax函数3.2.2.2 Softmax回归算子3.2.3 损失函数3.2.4 模型优化3.2.4.1 梯度计算3.2.4.2 参数更新3.2.5 模型训练3.2.6 模型评价 第3章 线性分类注： 这篇内容接上一篇，该篇代码有的调用了上篇的函数。3.2 基于Softm
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2024-04-20 10:08:24
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对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。时间序列定义在涵盖各种类型的时间序列 (TS) 分类方法之前，我们先统一时间序列的概念，TS 可以分为单变量或多变量 TS。单变量 TS 是一组有序的（通常）实数值。多变量 TS 是一组单
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2023-10-12 21:05:06
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# Python常用有序多分类模型
在机器学习领域，有序多分类模型是一种常见的分类模型，它可以将实例分为多个有序的类别。Python提供了许多常用的有序多分类模型，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。这些模型可以帮助我们处理各种分类问题，如文本分类、图像分类等。
## 有序多分类模型的应用场景
有序多分类模型适用于那些类别之间存在一定顺序关系的分类问题。比如，商品评分可以分为1星到5
原创
2024-03-12 06:13:31
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数据模型-对象-有序集合对象ziplist 编码skiplist编码为什么有序集合需要同时使用跳跃表和字典来实现？编码的转换 有序集合的编码可以是ziplist或者skiplist。ziplist 编码ziplist编码的压缩列表对象使用压缩列表作为底层实现，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的成员（member），而第二个元素则保存元素的分值（score）。
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2024-05-31 16:38:57
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# 使用Python实现有序Logit模型
有序Logit模型常用于分析多分类的因变量，其中因变量的等级存在自然的顺序关系，比如满意度调查（如非常不满意、不满意、中立、满意、非常满意），但模型输入为连续或分类自变量。
本文将逐步教你如何在Python中实现有序Logit模型。
## 流程概览
我们可以将实现有序Logit模型的整个过程分为以下几步：
| 步骤 | 描述
# 有序多分类算法与Python实现
在机器学习中，分类问题是一个重要的研究领域，其中有序多分类问题（Ordered Multiclass Classification）是指类别之间存在顺序关系的分类问题。这类问题在实际应用中非常常见，如评分系统、等级评定、意见调查等。本篇文章将介绍有序多分类的基本概念，并提供一个Python代码示例。
## 有序多分类的基本概念
有序多分类与普通的多分类问
有序Logistic回归——因变量是有序分类变量的回归分析 【例】研究BMI相关的危险因素。资料如下：表1 BMI相关危险因素原始资料 将BMI分成三类并赋值——正常(BMI=18-23)=1、偏高(BMI=24-27)=2、肥胖(BMI≥28)=3；性别赋值——1=男，0=女；年龄分组并赋值——20-29岁组=1、30-39岁组=2、40-49岁组=3；糖尿病状态赋值——有=1、无=0；职业
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2023-12-13 19:49:50
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我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有个类别，最后我们就得到了个针对不同标记的普通的logistic分
Python内嵌的数据类型主要包括以下两类：有序：List（列表），是有序集合，没有固定大小，可以通过对偏移量以及其他方法修改列表大小。列表的基本形式如:[1,2,3,4]Tuple(元组)，是有序集合，是不可变的。可以进行组合和复制运算后生成一个新的元组。元组的基本形式比如：(1,3,6,10)String(字符串),也是有序集合，字符串的基本形式比如:“hello”,这里不进行具体介绍无序：S
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2023-09-27 21:46:15
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# 有序多分类回归的介绍与Python实现
在机器学习的领域，分类问题常常需要构建合适的模型来对数据进行分组。而有序多分类回归（Ordinal Regression）是一种特别的分类问题，它涉及到类别之间存在顺序关系的场景，例如对产品进行评级（如：差、中、好）。本文将探讨有序多分类回归的基本概念，并通过Python代码示例来实现这种模型。
## 有序多分类回归的基本概念
有序多分类回归的目标
## 实现多分类有序变量的流程
在数据分析和机器学习中，处理多分类有序变量是一个常见的任务。多分类有序变量是指具有明确顺序的位置类别，比如评级（低、中、高）。在Python中，我们可以利用`pandas`和`scikit-learn`这两个库来实现这一点。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
一、学习内容概括今天学习的内容整理成脑图如下，其中带☆的是需要重点掌握的模糊知识点，需要加强训练和记忆。二、具体学习内容2.1 集合Python 中set与dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
注意，key为不可变类型，即可哈希的值。num = {}
print(type(num)) # <class 'dict
目录一、什么是Logistics回归二、sigmoid函数三、梯度上升法四、代码实现数据导入 决策边界 梯度上升 五、总结一、什么是Logistics回归logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），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
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2023-11-27 17:48:58
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主要内容分类与回归介绍逻辑回归（Logistic Regression）—二分类问题高级优化算法多元分类一、分类与回归介绍监督机器学习问题主要有两种，分别叫做分类与回归分类问题使用逻辑回归解决；回归问题使用线性回归解决区别分类任务和回归任务的简单方法：就是看输出是否具有某种连续性1.1 分类分类问题的目标是预测类别标签，这些标签来自预定义的可选列表分类问题可分为二分类和多分类
二分类：在两个
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2024-04-06 01:18:37
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机器学习 逻辑回归之softmax回归多类别分类-鸢尾花案例一、前言二、假设函数三、One-Hot 独热编码四、代价函数五、梯度下降六、原生代码实现6.1 加载并查看数据6.2 添加前置与数据分割6.3 迭代训练6.4 验证数据七、sklearn代码实现八、参考资料 PS：softmax回归损失函数梯度下降，求导部分没使用指示函数和向量，直接针对单变量进行推导。网上其他资料都比较抽象，找了很久
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2024-05-06 20:47:22
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一、前言这篇文章复盘分类模型。对于二分类模型，本文介绍逻辑回归和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤利用spass软件对数据进行预处理：生成虚拟变量1.生成虚拟变量 2.删除多余虚拟变量 3.修改虚拟变量的名称二、逻辑回归的原理从宏观上分析，逻辑回归就是在原来回归思想上，添加了一个连接函数问题分析的角度：对于因
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2024-03-27 23:31:26
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在日常生活中总是有给图像分类的场景，比如垃圾分类、不同场景的图像分类等；今天的文章主要是基于图像识别场景进行模型构建。图像识别是通过 Python深度学习来进行模型训练，再使用模型对上传的电子表单进行自动审核与比对后反馈相应的结果。主要是利用 Python Torchvision 来构造模型，Torchvision 服务于Pytorch 深度学习框架，主要是用来生成图片、视频数据集以及训练模型。模
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2023-08-01 17:50:15
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# Python 有序多分类Logistic回归
有序多分类Logistic回归（Ordinal Logistic Regression）是一种用于处理有序类别响应变量的统计方法。在日常生活中，我们经常见到有序分类数据的例子，比如评分系统（“差”，“一般”，“好”，“非常好”），这种情况非常适合使用有序多分类Logistic回归进行建模。
本文将介绍如何使用Python中的statsmodel
# 有序多分类深度学习概述与实现
在人工智能和机器学习的快速发展中，深度学习已成为处理复杂数据的重要工具。尤其是在多分类任务中，许多实际应用要求模型不仅能够对样本进行分类，还需要能对类别进行排序。本文将介绍有序多分类的概念，深度学习在此领域的应用，并提供一个使用Python实现的示例，包括代码和可视化图示。
## 什么是有序多分类
有序多分类（Ordinal Multiclass Class
逻辑回归（Logistic Regression）是一种天然解决二分类问题的算法，将样本的特征和样本发生的概率联系起来，用概率的大小来对样本进行分类。我们知道回归是预测数值型的目标值，由于概率是一个数值，所以逻辑回归既可以看作回归算法，也可以看作分类算法。 我们之前讲的线性回归是通过一个函数求出我们想要的预测值： 而逻辑回归是用通过一个函数求出一个概率
