自本系列第一讲推出以来，得到了不少同学的反响和赞成，也有同学留言说最好能把数学推导部分写的详细点，笔者只能说尽力，因为打公式实在是太浪费时间了。。本节要和大家一起学习的是逻辑（logistic）回归模型，继续按照手推公式+纯 Python 的写作套路。 逻辑回归本质上跟逻辑这个词不是很搭边，叫这个名字完全
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2024-06-21 07:28:37
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# 如何使用 Python 实现 rolling 函数的累积
在数据分析的过程中，滚动计算（rolling computation）是一种常见的数据处理方法，在时间序列数据中特别有用。Python 中的 Pandas 库提供了强大的支持来进行此类操作。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Pandas 实现 “rolling 函数的累积”。
## 流程概述
在使用 rolling 函数进行累积时
# Python Numpy累积求和函数实现
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python Numpy库实现累积求和函数。首先，让我们来整理一下实现的流程，并用流程图展示出来。
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入Numpy库)
B --> C(创建数组)
C --> D(使用累积求和函数)
D --> E(输
原创
2023-12-16 03:17:19
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指数函数:y=a^x.指数x是自变量
幂函数:y=x^a.幂是自变量
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2023-05-25 23:04:57
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引入指数形式的曲线也是工程实践中经常遇到的。比如指数衰减。处理流程获取实验数据x, y利用scipy.optimize.curve_fit()进行指数函数拟合。 curve_fit本质是提供一个目标函数和初值，通过优化算法去搜索出最佳的拟合参数。可以提供一个初值，使得拟合更快更准。得到拟合出的系数，进行后续的数据处理。实例已知一组类似指数衰减数据，形如:，需拟合出系数。import numpy a
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2023-06-07 20:03:28
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 简单来说， 逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问
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2024-04-23 22:03:28
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目录一、前言二、函数讲解1、sum()函数2、参数讲解1）a2）aixs（可选）3）dtype（可选）4）out（可选）5）keepdims（可选）6）initial（可选）7）where（可选）3、返回值注意 一、前言在元素（数组）累加的时候，可以使用此函数进行累加，非常方便二、函数讲解1、sum()函数我们先来看一下全部的参数sum(a, axis, dtype, out, keepdims
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2023-11-25 14:49:14
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目录1.polyfit 进行多项式拟合2.curve_fit Python 的多个模块中，有很多函数或方法可以拟合未知参数。例如 NumPy 库中的多项式拟合函数 polyfit；scipy.optimize 模块中的函数 leastsq，curve_fit 都可以进行拟合。本文介绍 polyfit 和 curve_fit 的使用方法。1.polyfit 进行多项式拟合numpy.polyfit
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2023-09-01 21:01:18
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代码源自网络，出处尽量标明。做个笔记而已，高手请勿鄙视。编辑中。。。例子：拟合一种函数Func，此处为一个指数函数。出处：SciPy v1.1.0 Reference Guidedocs.scipy.org#Header
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
#
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2023-07-04 12:53:22
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描述性统计频数分布图正态分布检验概率密度曲线拟合#单个项目数据分析#单个项目描述性统计
from scipy.stats import chi2 # 卡方分布
from scipy.stats import norm # 正态分布
from scipy.stats import t # t分布
f
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2023-10-16 14:34:27
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python中曲线拟合：一个是numpy中的polyfit()函数，多项式拟合，给定变量x、y、多项式次数，返回值为多项式的一维系数array； 另一个是scipy的 optimize 模块中的 curve_fit()函数，可由自己定义拟合函数，更通用；给定变量x、y、拟合函数，返回值有两个，popt是拟合函数中的一维参数array, pcov为拟合函数中参数的 协方差array ;&n
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2023-06-30 20:22:10
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（文章底部有完整代码和数据集链接） 逻辑斯谛回归常用于分类问题。 常见于以下应用场景：贷款违约问题（会/不会）（银行可用于判断要不要给一个人放贷）商品推荐（会购买/不会够买）情感分析（正/负）广告点击（点/不点）还有很多其他分类问题…… 举例：这张表格给定X：（年龄、工资、学历）的条件，预测一个人贷款Y：会不会逾期。 因此对于这样的分类问题，我们需要做以下三件事：核心是：学习输入到输出的映射 f
成本函数（cost function）也叫损失函数（loss function），用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差（residuals）或训练误差（test errors）。 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合，也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合。对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和（residual sum of square
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2023-09-15 23:58:40
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python函数拟合
原创
2021-06-04 14:24:59
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# Python 函数拟合实现流程
## 1. 理解函数拟合
在开始实现函数拟合之前，我们首先需要理解什么是函数拟合。函数拟合是指通过已知的一组数据点，找到一个函数模型，使得该函数模型能够最好地拟合这些数据点。通常情况下，我们会选择一个数学函数作为模型，通过调整函数中的参数，使得该函数与数据点之间的误差最小。
## 2. 准备工作
在开始实现函数拟合之前，我们需要准备一些必要的工具和库。首
原创
2023-09-05 03:56:20
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# Python中的函数拟合：新手开发者指南
在数据分析和科学计算的领域，函数拟合是一项很常见的任务。本文将帮助您理解如何在Python中实现函数拟合，并提供详细的代码示例以及流程步骤。
## 函数拟合流程概述
在进行函数拟合时，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
原创
2024-09-28 05:15:21
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# Python拟合函数
在数据分析和机器学习中，拟合函数是一个重要的概念。它指的是根据给定的数据集，找到一个最适合数据的数学函数模型。Python是数据科学中使用最广泛的编程语言之一，提供了许多工具和库来进行函数拟合。
## 函数拟合的目的
函数拟合是为了找到一个数学函数模型，以便能够根据已知的输入数据预测未知的输出值。拟合函数可以用于描述数据的模式和趋势，并在未来的预测中提供有用的信息。
原创
2023-07-15 11:10:23
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在操作数上评估爱因斯坦求和约定。使用爱因斯坦求和约定，可以以简单的方式表示许多常见的多维线性代数数组运算。在隐式模式下einsum计算这些值。在显式模式下，einsum通过禁用或强制对指定的下标标签求和，可以提供更大的灵活性来计算其他数组操作，而这些操作可能不被视为经典的爱因斯坦求和操作。请参阅注释和示例以进行澄清。参数：subscripts： ： str将要求和的下标指定为下标标签的逗号分隔列表
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2024-03-07 11:20:48
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逻辑回归实际是一种有监督学习中的分类算法，称为回归是历史原因前言前面我们已经学习了线性回归，线性回归适用于预测一个连续值，就是说预测值可能的范围存在连续，比如前面讲的房价问题，房价可能的值就是一个连续的范围（比如0~10w)，但是它不能很好的处理分类问题，也就是要预测一个离散值（如0，1，2），比如判断一封邮件是否为垃圾邮件，预测值只有1和0两种，其实可以领会到线性回归是对样本整体的一个统计平均，
MATLAB实例：多元函数拟合(线性与非线性)作者：凯鲁嘎吉 之前写过一篇博文，是关于一元非线性曲线拟合，自定义曲线函数。 现在用最小二乘法拟合多元函数，实现线性拟合与非线性拟合，其中非线性拟合要求自定义拟合函数。 下面给出三种拟合方式，第一种是多元线性拟合(回归)，第二三种是多元非线性拟合，实际中第二三种方法是一个意思
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2023-07-03 20:30:32
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