数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受，甚至于有过犹不及之势头。大数据的概念满天飞，似乎一夜之间人人都在谈论大数据，见了面不用 大数据打招呼，好像就不是在数据圈子里混的了。那么，被外界传得神乎其神的数据，到底可以在哪些方面促进业务的腾飞？或者换种说法，业务对数据有哪些层次 的需求？数据在哪些地方能够帮
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2024-08-08 14:36:59
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一、逻辑回归（LogisticRegression） Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性，把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方，然后叫他“你点我啊！”用户点
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2023-07-30 14:18:11
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Hello大家！上一篇小A已经详细的为大家讲解了逻辑回归的原理和数学推导，但是对于学习人工智能来说仅仅学会原理是远远不够的，还必须要动手实践，必须要学会使用编程语言将算法实现。所以，今天我就来为大家展示一下使用python进行逻辑回归的实现。在实现之前，先来解答一下大家对于上一篇的问题1. 有人疑惑这里第四行为什么是根据sigmod求导公式进行推导，明明是hw函数。上一篇我们看到hw函数
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2023-09-27 17:07:26
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说起分类算法，相信学过机器学习的同学都能侃上一二。可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说，你可以快速地回答下面的问题么:KNN算法的优缺点是什么？Naive Bayes算法的基本假设是什么？entropy loss是如何定义的？最后，分类算法调参常用的图像又有哪些？答不上来？别怕！一起来通过这篇文章回顾一下机器学习分类算法吧（本文适合已有机器学
主要内容：一.回归与分类二.Logistic模型即sigmoid function三.decision boundary 决策边界四.cost function 代价函数五.梯度下降六.自带求解函数七.多分类问题 一.回归与分类回归：用于预测，输出值是连续型的。例如根据房子的大小预测房子的价格，其价格就是一个连续型的数。分类：用于判别类型，输出值是离散型的（或者可
文章目录一、回归的概念与Logistic回归1.1 回归1.2 Logistic回归1.3 极大似然法求参数1.4 梯度上升法二、代码实现2.1 梯度上升法2.2 随机梯度上升算法三、实例测试3.1 数据准备3.2 计算错误率四、总结 一、回归的概念与Logistic回归1.1 回归假设有一些数据，能在坐标轴上展示，我们利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为回
岭回归岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归一个简单的例子from sklearn.linear_model import Ridge
clf = R
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2024-03-29 13:56:42
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GLM：线性回归GLM即Generalized linear model，广义线性模型。 贝叶斯统计的一些软件工具包JAGS, BUGS, Stan 和 PyMC，使用这些工具包需要对将要简历的模型有充分的了解。线性回归的传统形式通常，频率学派将线性回归表述为： Y=Xβ+ϵ 其中，
Y 是我们期望预测的输出（因变量）； X 是预测因子（自变量）；
β 是待估计的模型系数（参数）；
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2024-03-28 03:50:05
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1.逻辑回归逻辑回归是一种线性回归模型,它假设数据服从伯努力分布(二项分布,0-1分布),通过极大似然估计,运用梯度下降方法(牛顿法) 求解,进而达到二分类目的。逻辑回归与线性回归有很多相似之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归以线性回归理论作为支持。由于引入了Sigmoid函数，可以处理非线性问题，因此可以轻松处理0/1分布问题。2.伯努利(Binomial
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2023-07-29 12:00:38
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# Python 泊松回归结果分析项目方案
## 项目背景
在许多应用场景中，数据呈现为计数型数据，比如顾客的购买次数、网站的访客数量等。泊松回归是一种用于建模计数数据的回归分析方法，通过该方法，我们能够合理地预测或理解影响结果变量的因素。
## 项目目标
本项目旨在使用Python进行泊松回归分析，主要目标包括：
1. 通过数据预处理和可视化，理解数据分布和相关性。
2. 建立泊松回归
原创
2024-09-28 03:20:41
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由于菜狗本狗还没学概率论,接下来还会有一些概率论的知识,先补一波:自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。 啥意思呢，举个例子： 有一个有4个数据( n=4)的样本，其平均值m等于5，即受到 m=5的条件限制，在自由确定4、2、5
P-中值模型是指在一个给定数量和位置的需求集合和一个候选设施位置的集合下，分别为 p 个设施找到合适的位置，并指派每个需求点到一个特定的设施，使之达到在工厂和需求点之间的运输费用最低。P-中值模型一般适用于在工厂或者仓库的选址问题，例如要求在它们和零售商或者顾客之间的费用最少。数学定义当然，P-中值模型也可以通过精确的数学语言进行描述，要求准确的表达问题的约束条件、目标以及合理的变量定义。目标函数
一、Logistic回归Logistic回归（Logistic Regression，简称LR）是一种常用的处理二类分类问题的模型。在二类分类问题中，把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类，则因变量y∈{0, 1}，其中0表示负类，1表示正类。线性回归的输出值在负无穷到正无穷的范围上，不太好解决这个问题。于是我们引入非线性变换，把线性回归的输出值压缩到（0, 1）之间，那就成了Logisti
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2024-01-05 13:53:25
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岭回归 一般特征数比样本数多的时候，可以采用岭回归： 岭回归的代价函数：岭回归的代价函数就相当于原来的代价函数加上正则项（这里的λ是正则项的系数） 因为加入了L2正则项，所以称为有偏估计，无
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2023-10-11 06:58:51
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引言 TensorFlow 是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。它是一个不严格的“神经网络”库，可以利用它提供的模块搭建大多数类型的神经网络。它可以基于ＣＰＵ或ＧＰＵ运行，可以自动使用ＧＰＵ，无需编写分配程序，主要支持Python编写。MNIST 是一个巨大的手写数字数据集，被广泛应用于机器学习识别领域。MNIST有60000张训练集数据和10000张测试集数据，每一个训练元素都是28*
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2024-08-03 15:37:23
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最近在自学图灵教材《Python机器学习基础教程》，做些笔记。对于回归问题，线性模型预测的一般公式如下：ŷ = w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + … + w[p] * x[p] + b这里 x[0] 到 x[p] 表示单个数据点的特征（本例中特征个数为 p+1），w 和 b 是学习模型的 参数，ŷ 是模型的预测结果。 岭回归岭回归也是一种用于回归的线性模型，因此
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2023-11-25 20:07:07
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# 理解逻辑回归及其在Python中的应用
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，主要用于二元分类问题。它通过一个特定的函数评估自变量（特征）与因变量（目标）的关系，从而预测某个事件的发生概率。尽管名称中有“回归”二字，逻辑回归的主要功能并不是预测连续值，而是预测某个特定类别的概率。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归使用逻辑函数（或Sigmoid函数）将线性组合的输入映射到0到1的区间。其数学
在开始了解学习Python的机器学习时，先对基础理论相关性分析与逻辑回归进行概念梳理、逻辑把握和代码实现，为之后的深入学习打下坚实的基础。目录：线性回归与逻辑回归主要内容思维导图理论逻辑代码操作注意事项1.线性回归与逻辑回归1.1线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，来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。其表达形式为y = + e，e为误差服从均值为0的正态分布
在Python中，可以使用多个库来实现逻辑回归，并打印出结果。常用的库包括scikit-learn、statsmodels和tensorflow等。下面以scikit-learn库为例，详细介绍如何打印逻辑回归结果。
## 1. 准备数据
首先，我们需要准备逻辑回归模型的输入数据。通常情况下，我们会有一个包含特征变量和目标变量的数据集。特征变量是用来预测目标变量的变量，目标变量是我们希望预测的变
原创
2023-09-02 12:58:54
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一、线性回归1.概念 对于一组特征，使用线性方程来进行拟合，对结果进行预测，公式如下：2.代价函数 线性回归选取的损失函数是均方误差，均方误差表示所有样本到该预测函数的欧式距离最小，代价函数如下：对每一个θ进行求
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2024-05-02 17:07:46
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