逻辑回归逻辑回归是解决二分类问题的利器sigmoid函数 -sigmoid函数输出值[0,1]之间。逻辑回归公式Z = 回归的结果逻辑回归损失函数 - -损失函数：
均方误差（不存在多个局部最低点）只有一个最小值对数似然损失：多个局部最小值多个局部最小值解决方案：（尽量改善）
1，多次随机初始化，多次比较最小值2，求解过程中，调整学习率逻辑回归APIsklearn.linear_m
转载
2024-09-05 19:46:40
25阅读
如果研究X对于Y的影响，Y是计数资料，一般可以使用Poisson回归进行研究。但是Poisson回归要求数据满足等离散现象（平均值与方差相等），如果说数据具有一定的聚焦性，此时很可能就会产生过离散现象，即数据平均值与方差明显不相等。此时使用负二项回归更为科学。 比如研究传染病人数，传染病人数明显具有一些空间聚焦现象；以及专利数量，很可能企业之间存在着某种空间意义上的竞争，导致数据具有聚焦
转载
2024-05-18 22:16:44
444阅读
多项式回归对于一个足够光滑的函数，由泰勒公式可知，我们可以用一个多项式对该函数进行逼近，而且随着多项式阶数的提高，拟合的效果会越来越好。 多项式回归通常可写成下面的形式： 其中u表示随机干扰项，α0~αk是待定参数。我们以下面模型为例，通过python编程实现最小二乘与梯度下降两种算法，并对结果进行可视化以更好地对它们进行比较。最小二乘法假设有输入数据 那么有其中ei表示残差。最小二乘法的原则是选
转载
2024-07-01 19:01:10
258阅读
初识线性回归(Excel-Python实现)1. 用excel中数据分析功能做线性回归练习。1.1 添加数据分析的工具新建空白Excel文档，打开，点击文件→更多→选项 点击加载项→分析工具库→转到 勾选分析工具库 1.2 Excel完成线性回归分析将要分析的数据复制到excel中，菜单选择数据->数据分析->回归->
转载
2024-03-17 14:46:09
705阅读
2 正则化逻辑回归前文用python实现了基础的逻辑回归，而实际情况中，数据的分类可能更为复杂。为达到更好的拟合效果，决策边界模型自然也就带有更多的项数和更大的次数。而“正则化”有助于简化模型，提高模型的泛化能力。在练习2中，提出了这样一个问题：假设你是一家芯片工厂的主管，你有一个数据集“ex2data2”记录了一些芯片在两次测试中的测试结果。而你需要通过这个数据集建立逻辑回归模型来判断芯片是否被
1. excel 散点图, 添加趋势线,选择多项式,2阶, 显示公式 2. 如果我要把多项式的系数提取出来,要怎么做呢? 就要用到数组公式和LINEST函数了在输入数组公式时，需要同时选择显示区域的多个单元格 输入如下的, 再在顶部的输入框, 按ctrl+shift+enter, 出现2个大括号 =LINEST(K5:K14,J5:J14^{1,2},T
转载
2023-09-03 08:34:16
400阅读
logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），又叫对数几率回归（从后文中便可此名由来）,因此与多重线性回归分析有很多相同之处。这是一个分类模型而不是一个回归模型. 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
转载
2023-10-04 19:04:22
394阅读
# 二项式Logistic回归在R语言中的应用
在数据科学与统计学中，二项式Logistic回归是一种重要的分类模型，常用于处理二分类问题。在医学、金融和社会科学等领域，Logistic回归模型能够帮助我们理解某种事件发生的可能性。本文将以R语言为例，介绍二项式Logistic回归的基本概念、代码示例和应用场景。
## 1. 什么是二项式Logistic回归？
二项式Logistic回归模型
线性学习中最基础的回归之一，本文从线性回归的数学假设，公式推导，模型算法以及实际代码运行几方面对这一回归进行全面的剖析~一：线性回归的数学假设1.假设输入的X和Y是线性关系，预测的y与X通过线性方程建立机器学习模型2.输入的Y和X之间满足方程Y=X+e,e是误差项，噪音项，假设e是独立同分布的，服从IID（independent and identity distribution）和均值为0，方差
转载
2024-10-09 15:54:00
782阅读
目录逻辑回归模型介绍逻辑斯蒂分布二项逻辑斯谛回归模型目标函数 逻辑回归模型介绍原理： 逻辑斯谛回归（logistic regression）是经典的分类方法，它属于对数线性模型，原理是根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 定义： 在线性回归模型的基础上，使用Sigmoid函数，将线性模型的结果压缩到[0,1]之间，使其拥有概率意义，它可以将任意输入映射到[0,1]区间，实现值到
转载
2024-06-12 08:53:44
505阅读
# Python 二项式拟合科普
在统计学中，二项式分布是一种离散概率分布，用于描述在固定数量的独立实验中，成功次数的概率。当实验次数为2时，二项式分布退化为伯努利分布。二项式拟合是一种利用二项式分布来估计概率模型参数的方法，广泛应用于医学、生物学、工程等领域。
本文将介绍如何使用Python进行二项式拟合，包括理论基础、流程图、代码示例和应用场景。
## 理论基础
二项式分布的概率质量函
原创
2024-07-26 11:12:19
124阅读
# 二项式拟合在Python中的应用
二项式拟合（Polynomial Fitting）是一种用于数据建模的技术，它通过在数据点上拟合多项式函数来捕捉数据的趋势。二项式是多项式的一种特例，尤其是指二次多项式（即二次方程）。在许多实际问题中，数据可能并不完全呈线性分布，使用二项式拟合可以更准确地描述数据的趋势。
## 理论背景
二项式一般可以表示为：
\[ f(x) = ax^2 + bx
原创
2024-08-05 08:52:59
338阅读
比较检验前言内容引出二项检验 前言 二项检验在周志华老师的西瓜书中并没有做太多解释，自己也是网上搜索了相关的资料和其他人的看法，并结合了自己的一些理解写下博客记录一下。内容引出表示，即泛化错误率。”。现实的任务中我们不知道学习器的泛化错误率，只能获知其测试错误率，而且泛化错误率和测试错误率不一定相同，直观上，它们两者接近的可能性比较大，相差很远的可能性比较小。由此我们可以根据测试错误率估推出泛
转载
2024-10-14 08:34:38
27阅读
# 二项式拟合与 Python 实现
在数据科学和统计学中，拟合是指寻找一个函数来描述数据集中的趋势或模式。二项式拟合（Polynomial Fitting）是一种常见的技术，特别适用于表现出非线性关系的数据。本文将重点介绍二项式拟合的概念、使用场景和 Python 的实现方法，通过示例代码引导读者理解如何在实际中应用这一技巧。
## 一、二项式拟合的背景
二项式拟合是多项式回归的一种特殊情
# 如何实现 Python 的二项式展开
在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中实现二项式展开。对于刚入行的小白来说，可能会感到挑战，但通过分步骤的学习和实践，你将能够成功实现这一点。
## 二项式展开简介
二项式定理表明，对于任意自然数 \( n \) 和任意实数 \( a \) 和 \( b \)，可以写作：
\[ (a + b)^n = \sum_{k=0}^{n} C(n
原创
2024-08-31 04:21:20
96阅读
零膨胀负二项回归分析计数研究模型中，常用泊松回归模型，但泊松回归模型理论上是要求平均值与标准差相等，如果不满足，则可使用负二项回归模型，负二项回归放宽了平均值=标准差这一理论假定。在实际研究中，会出现一种情况即因变量为计数变量，并且该变量包括非常多的数字0，当出现此种情况下，此时可考虑使用零膨胀负二项回归模型。零膨胀模型的特点是将模型分为两阶段进行（即设置为混合分布模型），第1阶段（零膨胀阶段）为
转载
2024-01-30 20:37:55
471阅读
零膨胀负二项回归分析计数研究模型中，常用泊松回归模型，但泊松回归模型理论上是要求平均值与标准差相等，如果不满足，则可使用负二项回归模型，负二项回归放宽了平均值=标准差这一理论假定。在实际研究中，会出现一种情况即因变量为计数变量，并且该变量包括非常多的数字0，当出现此种情况下，此时可考虑使用零膨胀负二项回归模型。零膨胀模型的特点是将模型分为两阶段进行（即设置为混合分布模型），第1阶段（零膨胀阶段）为
转载
2023-12-04 20:29:32
476阅读
机器学习笔记（一）回归可划分为：（1）连续则是多重线性回归（2）二项分布则是逻辑回归（3）泊松分布则是泊松回归（4）负二项分布则是负二项回归通常使用逻辑回归来解决二分类的问题，逻辑回归也可以用作多分类，逻辑回归的线性预测输出： 逻辑回归要求输出在[0,1]之间，然而经过线性计算输出的是整个实数区间，因此我们引入sigmoid激励函数，让我们的输出限定在[0,1]之间，逻辑回归的预测输出： 对于单个
转载
2024-04-22 11:21:55
269阅读
概念 通常用于通过“指定若干个”求“恰好若干个”。 引入 二项式反演与多步容斥极为相似，但并不等价。 但依然可以由多步容斥引入。 $$\begin{align*} |A_1c \cap A_2c \cap ... \cap A_n^c| & = |S| - |A_1 \cup A_2 \cup .. ...
转载
2021-08-03 17:45:00
202阅读
2评论
二项式反演 所谓二项式反演，实际上就是一种容斥 我们设满足条件Pi的集合为Ai 那么对于所有的i，都不满足条件P的集合为 $$ |!A1∩ !A2∩⋯∩ !An|=\\|S|−∑|Ai|+∑|Ai∩Aj|+⋯+(−1)^n∑|A1∩A2∩⋯∩An| $$ 我们设 $$ g_i=|A1∩A2∩···A
原创
2021-07-29 17:14:01
120阅读
