逻辑回归前言一、逻辑回归简介二、逻辑回归推导1、问题2、Sigmoid函数3、目标函数3.1 让步比3.2 极大似然估计3.3 推导4、代价函数5、最大化似然函数三、逻辑回归实现结果展示 前言第二次实验开始了，内容是逻辑回归，听起来像是线性回归的兄弟，然而仔细查阅后发现逻辑回归其实是一种分类算法；我们知道回归算法的结果建立在连续的数据上，分类算法的结果建立在离散的数据上；因此逻辑回归本质上是一种
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2024-06-07 07:30:30
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Coursera上Andrew Ng的课程堪称经典，课程主要使用的是Octave/MATLAB。平时学习使用python多些，所以尝试着用python来做个课后作业。第三周的课程主要学习了逻辑回归以及逻辑回归的正则化。作业目标：通过两次考试成绩来判断是否可以录取通过？下载课后作业文件，解压缩后可以得到如下文件，自行过滤出第一部分相关文件：ex2.m 分步骤实现逻辑回归代码，之后对应e
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2023-09-23 01:02:54
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文章目录一、利用Excel的数据分析实现线性回归1.1、添加数据分析工具1.2、使用数据分析库完成线性回归练习1.3、选择添加趋势线1.4、对200组、2000组数据的分析二、Python编程实现线性回归三、Python借助skleran库四、总结五、参考资料 一、利用Excel的数据分析实现线性回归1.1、添加数据分析工具 选择分析工具库和分析工具库-VBA，点击转到后点击确定1.2、使用数据
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2023-07-28 15:42:31
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一、用Microsoft Excel实现1.用excel打开下载的身高体重文件夹。2.添加数据分析的工具文件—更多—选项 点击加载项 选择转到 勾选分析工具库和分析工具库—VBA，后点击确定 点击查看右上角有一个数据分析，则添加成功3.用excel表完成线性回归点击数据—数据分析—回归，点击确定（1）20组测量数据：线性回归方程：y=4.128x-152.23
相关系数：R^2=0.3254（2）
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2023-10-10 15:24:02
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基本回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees ##学会了数据分层抽样，以及各种回归的代码书写。可能还需要注意调参等。 数据准备from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('fivethirtyeigh
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2023-10-29 13:30:31
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引言在我前面一篇博客预测数值型数据：回归一文中提到了线性回归包含了一些强大的方法，但除了加权线性回归，其余线性回归方法创建的模型需要拟合所有的数据样本即构建一个全局的模型，但实际应用场景下，很多问题是非线性的，特征不仅多而且趋于复杂，不可能用全局线性模型来拟合任何数据。 那么我们该如何解决这个问题呢？有人提出了将数据集切分成很多很多份易于建模的数据，然后利用前面提到的线性回归技术来建模。
原创
2023-03-07 12:43:22
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import numpy as npdef sigmoid(x): #请补全逻辑回归函数 return 1.0/(1+np.exp(-x))def predict(x_test, weight): if sigmoid(weight.T @ x_test) > 0.5: return 1 return 0#实现逻辑回归的训练def fit(x, y):
原创
2022-07-04 08:38:34
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# Python实现向后回归
在统计学和机器学习中，回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计技术。其中，向后回归是一种回归分析的方法，用于确定最佳拟合模型中应包含哪些预测变量。本文将介绍如何使用Python实现向后回归，并给出代码示例。
## 什么是向后回归
向后回归是一种特征选择方法，其目的是从给定的一组预测变量中选择最佳的子集，以构建最佳的预测模型。在向后回归过程中，我们首先将所有的预测
原创
2024-06-12 06:19:45
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# Python实现Probit回归的科普
Probit回归是一种广泛应用于二分类问题的统计模型，它对于处理因变量为二项分布的数据特别有效。本文将介绍Probit回归的基本概念、其在Python中的实现以及具体代码示例，最后通过甘特图和序列图来总结实现过程。
## 1. Probit回归概述
Probit回归是基于正态分布的线性模型，它的输出是对特定事件发生概率的估计。与Logistic回归
原创
2024-10-28 07:10:04
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# Python实现OLS回归
OLS（Ordinary Least Squares）回归是一种常见的统计学方法，用于建立线性回归模型。它通过最小化实际观测值与预测值之间的残差平方和，来估计回归系数。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现OLS回归，并提供代码示例。
## OLS回归原理
OLS回归的目标是找到最优的回归系数，使得观测值与预测值之间的残差平方和最小化。假设我们有以下线性
原创
2023-09-16 03:13:19
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首先定义一个基本的回归类，作为各种回归方法的基类：class Regression(object): """ Base regression model. Models the relationship between a scalar dependent variable y and the independent variables X. Parameters:
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2020-04-29 14:45:00
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# Python 实现高斯回归
高斯回归（Gaussian Regression）是一种基于贝叶斯理论的统计回归方法，它利用高斯过程（Gaussian Process）作为核心工具，能够有效地描述数据的潜在分布。相比于传统的线性回归和多项式回归，高斯回归具备更强的灵活性，能够在复杂的数据模式中找到合适的拟合曲线。在本文中，我们将介绍高斯回归的基本原理，并使用 Python 实现一个简单的示例。
# Python实现岭回归：从入门到精通
作为一名刚入行的开发者，你可能对岭回归（Ridge Regression）还不太熟悉。岭回归是一种带有正则化的线性回归方法，通过在损失函数中添加一个L2范数项来防止模型过拟合。接下来，我将通过这篇文章，带你一步步实现Python中的岭回归。
## 1. 准备工作
在开始编码之前，我们需要做一些准备工作：
- 安装必要的Python库：numpy、s
原创
2024-07-16 04:12:35
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# 如何在Python中实现岭回归
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理多重共线性问题的回归分析技术，它通过引入L2正则化来减少模型的复杂性。接下来，我将为你提供一个完整的实现过程，并帮助你理解每一步。
## 实现流程
以下表格展示了实现岭回归的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入库 |
| 2 | 准备数据
python代码实现回归分析--线性回归 Aming 科技爱好者 19 人赞同了该文章 #概念篇: #一下是我自己结合课件理解的,如果理解的有问题,期望看到的人能够好心告诉我一下,我将感激不尽~ #1.什么数据建模? 通过原有数据找到其中的规律,并总结成模型. #2.什么是模型概念? 通过规律总结的 ...
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2021-09-28 08:41:00
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一、基础理解LASSO 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是模型正则化的一定方式；功能：与岭回归一样，解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题； 二、LASSO 回归 以线性回归为例 1）对于岭回归任务：让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小；操作：在损失函数中
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2024-01-28 01:01:20
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岭回归(Ridge Regression)是一种正则化方法，而所谓的正则化，就是对模型的参数加一个先验证假设，控制模型空间，以达到使得模型复杂度较小的目的，通过引入正则化方法能够减小均方差的大小。岭回归通过来损失函数中引入L2范数惩罚项，来控制线性模型的复杂度，从而使得模型更稳健。Ridge实现了岭回归模型，其原型为：class sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1
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2024-02-02 08:50:35
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Lasso回归于岭回归非常相似，它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要，还有另一个原因是：Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为0，从而获得稀疏解。也就是说用这种方法，在训练模型的过程中实现了降维(特征筛选)的目的。 Lass
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2020-04-29 16:13:00
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岭回归与多项式回归的最大区别就是损失函数上的区别。岭回归的代价函数如下：为了方便计算导数，通常也会写成以下形式：上述式子中w为长度为n的向量，不包括偏置项的系数 θ0，θ是长度为n+1的向量，包括偏置项系数θ0；m为样本数，n为特征数。岭回归的代价函数仍然是凸函数，因此可以利用梯度等于0的方式求得全局最优解：上述方程与一般线性回归方程相比多了一项λI，其中I表示单位矩阵，加入XTX是一个奇异矩阵（
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2020-04-30 14:08:00
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一、高斯过程百度对于高斯过程的解释如下：
高斯过程（Gaussian Process, GP）是随机过程之一，是一系列符合正态分布的随机变量在一指数集（index set）内的集合
我认为该解释中的“指数”可以理解为“维度“，按照机器学习的角度，各个指数上的随机变量可以对应地理解为各个维度上的特征。对于一个高斯过程： 设随机变量 ，其中
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2024-01-23 13:58:38
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