逻辑回归（logisitc regression） 逻辑回归（logisitc regression）1.逻辑分布2.逻辑回归模型概念3.极大似然估计4.代价函数与损失函数5.对数几率（log odds）6.梯度下降7.LR如何处理过拟合问题？8.多分类问题9.总结 1.逻辑分布定义：连续变量X服从逻辑分布，分布函数表示为： F(x)=11+e−(θTx+b)(1)
. 逻辑回归 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。 概率p与因变量往往是非线性的，为了解决该类问题，我们引入了logit变换，使得logit(p)与自变量之 间存在线性相
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2024-08-16 08:54:15
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近年来，身边越来越多朋友跟我请教，如何快速成长为数据分析人员。其实学习没有捷径，如何合格的数据分析人员，让我们先看摘自《数据科学实战》一书中的关于数据科学技能与自我认知的主要元素： 可见要想成为合格的数据分析师，我们需要具备一定的数学、统计学、计算机能力，还需要具备以下的数据处理、建模、可视化等扩展能力。 还需要熟练掌握一门工具，能将你的想法迅速实现。这几年流行的
初学者,练习以下片段:代码1:用 一元一次函数 画直线import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-2, 2, 50)
print(x)
y = 2*x + 1
plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)
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2023-07-05 18:53:24
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from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
# loc：均值 scale：标准差
loc=1
scale=2
# 均值, 方差, 偏度, 峰度
mean, var, skew, kurt = norm.stats(loc
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2023-06-15 09:46:31
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# 使用Python绘制CSV数据的拟合曲线
在数据分析中，数据的可视化是非常重要的一部分。特别是当我们需要分析趋势或预测未来值时，拟合曲线会非常有用。本文将介绍如何使用Python绘制CSV数据的拟合曲线，包括一些基本的步骤和代码示例。
## 1. 前言
CSV（Comma-Separated Values）是一种通用的数据存储格式，常用于文本数据的交换。在这篇文章中，我们将使用Pytho
# 使用Python从CSV数据绘制拟合曲线
在科学研究和工程领域，数据的可视化与分析是至关重要的一环。许多项目需要从数据文件中读取数据并进行处理，而CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件是最常见的数据文件格式之一。本文将介绍如何使用Python从CSV数据中读取信息并绘制拟合曲线，并提供详细的代码示例。
## 1. 准备工作
在正式开始之前，我们需要准备Py
# Python怎么画散点图和拟合曲线
在数据分析和可视化中，散点图和拟合曲线是常用的工具，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系。本文将介绍如何使用Python中的matplotlib库来绘制散点图和拟合曲线，并通过一个实际问题的示例来演示整个过程。
## 实际问题
假设我们有一组数据，包括学习时间和考试成绩的关系。我们想要探究学习时间和考试成绩之间是否存在一定的关联，并通过拟合曲线来描述这
原创
2024-06-04 04:29:24
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直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形，用矩形的宽度和高度表示频数分布，通过直方图，用户可以很直观的看出数据分布的形状、中心位置以及数据的离散程度等。在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图，至于如何给直方图添加拟合曲线（密度函数曲线），一般来说有以下两种方法。方法一：采用matplotlib中的mlab模块mlab模块是Python中强大的3D作图工具，立体感效
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2023-07-28 21:03:53
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# Logistic Function Fitting in Python: A Comprehensive Guide for Beginners
在数据分析与机器学习的领域，逻辑回归是一种常用的算法，其核心在于逻辑函数（Logistic Function）的拟合。本文将带领你一步一步地实现逻辑函数的拟合，适合刚入行的小伙伴。我们将通过一个简单的流程和代码示例，帮助你理解这个过程。
## 逻
使用Python拟合函数曲线需要用到一些第三方库：
• numpy：科学计算的基础库（例如：矩阵）
• matplotlib：绘图库
• scipy：科学计算库
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2023-05-24 14:45:52
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Python 孩子身高预测:源代码: # 创建死循环，直至 用户自行 选择 退出
while True :
# 分割线
print('*'*60)
print('*'*10,'欢迎来到 孩子身高 预测系统','*'*10)
# 功能选择
print('\t1、预测查询')
print('\t2、退出系统')
menus_select
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2023-05-30 19:34:06
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前言最小二乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史(由马里·勒让德于1806年提出)。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。下面这篇文章主要跟大家介绍了关于pyt
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2023-09-24 09:32:47
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机器学习实战 5.1Logistic回归基础介绍一、前言本文结合apachecn和Jack Cui的文章进行整合 加上自己的看法 旨在把Logistic解释清楚~本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：Github代码地址二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的，例如预测明天是否会下雨。首先，
文章目录1 logistic 增长模型1.1 J型增长和S型增长1.2 logistic增长函数1.3 案例代码2 拟合多项式函数2.1 多项式拟合 —— polyfit 拟合年龄2.2 多项式拟合 —— curve_fit拟合多项式2.3 curve_fit拟合高斯分布3 案例：疫情数据拟合3.1 案例简述3.2 高斯函数详细解读 1 logistic 增长模型1.1 J型增长和S型增长指数增
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2024-02-22 14:49:36
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需要对数据进行函数拟合，首先画一下二维散点图，目测一下大概的分布，所谓正态分布，就是高斯分布，正态曲线是一种特殊的高斯曲线。python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线，当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。import numpy as np
import matplotli
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2023-06-09 10:46:04
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本文实例讲述了Python实现曲线拟合操作。分享给大家供大家参考，具体如下：这两天学习了用python来拟合曲线。一、环境配置本人比较比较懒，所以下载的全部是exe文件来安装，安装按照顺利来安装。自动会找到python的安装路径，一直点下一步就行。还有其他的两种安装方式：一种是解压，一种是pip。我没有尝试，就不乱说八道了。没有ArcGIS 环境的，可以不看下面这段话了。在配置环境时遇见一个小波折
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2023-06-28 00:27:15
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要解决的问题是：现在有N个数据点(x,y)。我们假设这个曲线可以拟合那堆数据，其中a,b,c是待求解的参数，noise是噪声。我们要根据那堆数据去算出a,b,c的值。用的方法是高斯牛顿法。为啥有个牛顿？因为它和牛顿法一样都是用泰勒展开，只不过高斯牛顿法是一阶泰勒展开。一阶泰勒展开意味着它是线性方程，所以需要用高斯消元法去解方程。因此名字中的高斯就是这么来的。怎么解决这个问题现在我们知道了数据的模型
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2023-11-01 21:10:05
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很多时候我们需要的并不是直线和折线,而是平滑的曲线,比如寻路系统,某些物体的曲线运动,都需要平滑曲线来保证效果,今天试了一下,通过iTweenPath利用的贝赛尔曲线可以很好的实现平滑曲线,下面上图,上资料,上链接,老规矩,要工程的留邮箱 只有一个代码,随便附在一个物体上,通过建空物体,或者其它物体来标志曲线路径,再把这个物体拖到代码的监视面板,就可以了,代码不多也没必须完全理解贝赛尔曲
Logistic回归算法优缺点：1.计算代价不高，易于理解和实现2.容易欠拟合，分类精度可能不高3.适用数据类型：数值型和标称型算法思想：其实就我的理解来说，logistic回归实际上就是加了个sigmoid函数的线性回归，这个sigmoid函数的好处就在于，将结果归到了0到1这个区间里面了，并且sigmoid（0）=0.5，也就是说里面的线性部分的结果大于零小于零就可以直接计算到了。这里
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2023-10-10 14:53:51
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