代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction
logistic regression优点:计算代价不高，易于理解实现，线性模型的一种。缺点:容易欠拟合，分类精度不高。但是可以用于预测概率。适用数据范围:数值型和标称型。准备数据：1 def loadDataSet():
2 dataMat,labelMat = [],[]
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2024-06-08 23:04:32
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目录生存分析基本概念生存率估计1. 乘积极限法2. 寿命表法3. 生存曲线生存曲线比较COX比例风险回归模型1. 建立COX回归模型2. 比例风险假定的检验3. 生存预测生存分析基本概念logistic回归中因变量是终点事件发生与否，而生存分析则关注的是终点事件所经历的时间。生存资料的特点：1.随访资料，包括两个方面时间和结局；2.时间—事件变量；3.有不完全数据； 生存分析：就是用来研究“生存”
先概括一下：本文主要阐述了A/Btest中组间差异的比率检验（单比率检验，双比率检验），统计功效，以及何通过显著性水平还有统计功效反实验所需选样本量。使用python对着三个功能进行实现，并封装成类，方便直接调用。如果A/B test中包含多组人群，可以两两进行比较，也可以直接利用方差分析判断不同组间是否存在差异（方差分析建立在样本独立，正态分布和方差齐性假设上，但实际上随机抽样时，样本独立，方差
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2024-04-18 21:31:00
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目录类别不平衡(class-imbalance)Softmax回归模型引入权重衰减(weight decay)项Softmax回归 VS. k个二元分类器类别不平衡(class-imbalance)当不同类别的训练样本数目差别很大，则会对学习过程造成困扰。如有998个反例，但正例只有2个。从线性分类器的角度讨论，用\(y=w^Tx+b\)对新样本\(x\)进行分类时，事实上是在用预测出的\(y\)
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression，以下简称LR）的应用还有工程学的思路一般介绍地都很清楚，大多数方法都从Sigmoid函数开始。本博文试图通过其他视角来重新理解LR是如何推导的。Logit变换对于预测一个分类变量，一个常见地推广OLS的方法就是直接采用$$P(y = 1 | \theta, X) = \beta X$$这个模型相当简单，我们用Andrew NG的图很容易就展现了
可以用的方法有----1。 比较两个回归系数之间差别的公式为:(b1-b2)/se12，其中b1和b2是被比较的回归系，se12是两者的JoinStandardError(联合标准误差)，其结果是一个以自由度为n-k-2的t分布(其中n是样本量、k是原来的自变量数，本案中为x和c两个)。可是，在SPSS(其实是任何OLS回归)中，你如果将男女分成两个样本分布做回归可以得到b1和b2，却得不到联合标
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2023-12-23 20:56:23
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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（该条线路为最佳拟合直线），这条拟合过程就称做回归。 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类优点：计算代价不高，易于理解和实现 容易欠拟合，分类精度可能不高 适用数据类型：数值型和标称型数据梯度上升算法的基本思想：要找到某函数的最大值，最好的方法就是沿着该函数的梯度方法搜寻。#5-1 Logistic回归梯度上升优化算法
fro
## Python比较分组差异
在数据分析和数据处理中，我们经常需要比较不同分组之间的差异。Python提供了多种方法来执行这个任务，包括使用pandas、numpy、matplotlib等常用库。本文将介绍一些常用的方法，并给出相应的代码示例。
### 方法一：使用pandas进行分组差异比较
pandas是一个功能强大的数据处理库，可以方便地对数据进行分组操作和计算。下面的代码示例展示了
原创
2023-11-13 05:40:47
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前段时间做交通模型，需要用到nested-logit模型做交通方式划分，常用的工具有SPSS、TransCAD，近期发现一个开源的软件Biogeme，尝试着做了一下。 1.原理部分可参考概率论书籍和关宏志教授的《非集计模型交通行为分析的工具》，书籍网址：https://www.mayiwenku.com/p-1111913.html 2.biogeme官网：http://biogeme.epfl.
这期分享研究表现型和基因型之间关系的工具——TASSEL， 这个工具也算很早就应用在玉米这种复杂的植物基因组上，那之后在动植物育种等研究基因型和表型之间的关系也越发常用，下面就给大家详细介绍一下如何使用？简 介利用基因组的自然多样性来绘制非常高分辨率的关联分析正变得越来越重要。然而，在大多数研究中，研究人员必须克服人口和家庭结构的混淆效应。TA
Python编程语言目前正在推动科学编程普及，但原来的情况并非总是如此。这一切都开始随着Python数值计算引擎（如NumPy和SciPy）的发布而改变，允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。虽慢但确实，Python开始接管作为计算机科学研究的推荐语言。Python是人工智能的未来。因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库（如scikit-learn，Ke
原标题：为什么Julia比Python快？因为天生理念就更先进啊选自Github参与：思源、李亚洲Julia 语言因为「快」和「简洁」可兼得而闻名，我们可以用类似 Python 的优美语句获得类似 C 的性能。那么你知道为什么 Julia 比 Python 快吗？这并不是因为更好的编译器，而是一种更新的设计理念，关注「人生苦短」的 Python 并没有将这种理念纳入其中。其实像以前 C 或其它主流
# 用Python实现均值检验显著差异
**前言**
均值检验是一种常用的统计方法，通常用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。在数据科学和机器学习中，了解如何执行这种检验是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Python中实现均值检验显著差异。
### 流程概述
在实现均值检验显著差异之前，我们需要明确整个过程。以下是实施的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:29:19
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差异性检验是统计学中用于比较两组数据是否存在显著差异的一种方法。在Python中，针对差异性检验的各种工具和库不断发展和演进，使得数据分析人员能够更加方便地进行这一操作。本文将以“差异性检验Python”为主题，通过系统化的分析和比较，展示这种技术的应用背景、核心性能指标、特性、实现方式、深层原理以及选择指南。
### 背景定位
差异性检验的起源可以追溯到20世纪初，当时统计学家深刻认识到在不
问题：实证分析中，经常需要对比分析两个子样本组的系数是否存在差异。例如，在公司金融领域，研究薪酬激励是否有助于提升业绩时，模型设定为：关注的重点是系数 。我们经常把样本组分成“国有企业(SOE)”和“民营企业(PRI)”两个样本组，继而比较 和 是否存在差异。通常认为，民营企业的薪酬激励更有效果，即 。如果两个
题目题目描述 先输入一组数，然后输入其分组，按照分组统计出现次数并输出，参见样例。输入 输入第一行表示样例数m，对于每个样例，第一行为数的个数n，接下来两行分别有n个数，第一行有n个数，第二行的n个数分别对应上一行每个数的分组，n不超过100。输出 输出m行，格式参见样例，按从小到大排。样例输入 1 7 3 2 3 8 8 2 3 1 2 3 2 1 3 1样例输出 1={2=0,3=2,8=1}
对数据进行分组并对各组应用一个函数，是数据分析的重要环节。数据准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。groupby函数能高效处理数据，对数据进行切片、切块、摘要等操作。可以看出这跟SQL关系密切，但是可用的函数有很多。在本章中，可以学到：
根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象
计算分组摘要统计，如计数、平均值、
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2024-08-23 13:19:59
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第七周学习目标知识点描述：应用广泛的二分类算法——逻辑回归学习目标：逻辑回归本质及其数学推导逻辑回归代码实现与调用逻辑回归中的决策边界、多项式以及正则化一、初识逻辑回归1.介绍1.1 线性回归能解决分类问题么？其实，线性回归是不能解决分类问题的。因为我们在使用线性回归模型时，我们实际上做了3个假设（实际上有更多的假设，这里只讨论最基本的三个）：因变量和自变量之间呈线性相关。自变量与干扰项相互独立。
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2024-04-13 11:02:06
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1、分析原理协方差分析是回归分析与方差分析的结合。在作两组和多组均数之间的比较前，用直线回归的方法找出各组因变量Y与协变量X之间的数量关系，求得在假定X相等时的修正均数，然后用方差分析比较修正均数之间的差别。要求X与Y的线性关系在各组均成立，且在各组间回归系数近似相等，即回归直线平行；X的取值范围不宜过大，否则修正均数的差值在回归直线的延长线上，不能确定是否仍然满足平行性和线性关系的条件，协方差分
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2024-04-24 10:52:08
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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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