Python使用要点1. (接第一课) 文本文件和字符集课外趣闻代码: “律师函警告!”rm -rf./1.1 文本文件文本文件 = 纯文本 (eg. txt…) + 富文本 (eg. csdn…即可存文字以及图片等)为了完成计算机和人之间的交流, 需要了解两个部分:a. 编码：字符——二进制b. 解码：二进制——字符1.2 字符集 （“密码本”）常见字符集解释ASCII美国版本ISO-8859-
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2024-06-20 12:22:17
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逻辑斯蒂回归算法可用于分类问题，其本质是在线性回归的算法上用sigmoid函数进行模型变换，使得目标值介于0-1之间。本文用于对逻辑斯蒂回归算法（Logistics Regression）进行详细讲述。逻辑斯蒂回归基本假设我们知道线性回归的基本假设是h(x)=θ^Tx,为了实现介于[0,1]这种效果，需要对假设模型进行变换，变换是通过sigmoid函数实现的，sigmoid函数如下：sigmoid
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2023-11-02 11:32:25
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### 实现逻辑斯蒂回归的流程
逻辑斯蒂回归是一种用于二分类问题的统计模型。在Python中实现逻辑斯蒂回归的步骤可以分为以下几个主要阶段：
```markdown
| 阶段 | 描述 |
| ------------ | ----------------------------- |
| 1. 数据准备 | 收集和处理数据
# Python 逻辑斯蒂回归
## 简介
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的机器学习算法，尤其适用于二分类问题。虽然名字中带有“回归”，但实际上逻辑斯蒂回归是一种分类算法，用于预测输入变量属于哪个类别。
逻辑斯蒂回归基于逻辑斯蒂函数（Logistic Function），也称为Sigmoid函数，将输入值映射到0和1之间。通过逻辑斯蒂函数，可以将
原创
2024-03-12 04:20:17
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## 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）简介
逻辑斯蒂回归是一种广泛应用于统计学和机器学习中的分类算法。尽管名称中包含“回归”二字，逻辑斯蒂回归实际上用于解决分类问题，尤其是二分类问题。它通过将输入特征的线性组合映射到一个概率值，从而判断样本属于某一类的可能性。
### 逻辑斯蒂回归的基本原理
逻辑斯蒂回归的主要步骤如下：
1. **线性组合**：首先通过线性函数对输入
# **霍尔斯蒂系数的计算与实现**
## 引言
在统计学中，霍尔斯蒂系数（也称为霍尔斯蒂统计量）是一种用来度量数据分布的不对称性的指标。它可以帮助我们了解数据的偏斜性，即数据是否呈现左偏或右偏的情况。在本文中，我将介绍如何使用Python实现霍尔斯蒂系数的计算。
## 1. 准备工作
在开始编写代码之前，我们需要确保已经安装了Python的相关库。本文中将使用`numpy`和`scipy`库
原创
2023-10-17 14:52:46
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逻辑斯蒂混沌是一个重要的动力学模型，广泛应用于生态学、经济学等领域。在使用 Python 模拟逻辑斯蒂混沌时，开发人员面临诸多挑战。本文将系统记录解决这些挑战的过程，涵盖业务场景分析、技术演进、架构设计、性能优化等多个方面。下面是我们逐步演进的过程。
## 业务场景分析
在实际应用中，逻辑斯蒂混沌经常用于模拟种群动态和资源分配。由于系统复杂性高，它的实现需要考虑多种因素，比如计算效率、数据处理
题目描述 有几个古希腊书籍中包含了对传说中的亚特兰蒂斯岛的描述。 其中一些甚至包括岛屿部分地图。 但不幸的是，这些地图描述了亚特兰蒂斯的不同区域。 您的朋友 Bill 必须知道地图的总面积。 你自告奋勇写了一个计算这个总面积的程序。 输入格式 输入包含多组测试用例。 对于每组测试用例，第一行包含整数 ...
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2021-10-07 16:27:00
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题目链接 题意：给n个矩形到一个平面上，求他们的总面积。 思路：将他们的x坐标从小到大排序，然后根据对于当前x坐标而言他们的y坐标区间进行相应的维护某些变化，这种解题思路就是扫描线。对于这题，我们要维护的是y区间的覆盖情况。 然后用覆盖的总长度去乘以当前两个x之间的距离，再全部加起来就是答案。对于如 Read More
原创
2021-08-25 17:32:39
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最近看了些逻辑斯蒂方程的内容，其初始应用于生态学中的物种数量的预测，延伸到人口限制增长，信息传播，商品的销售预测问题等，此外，逻辑斯蒂方程还是非线性科学混沌学的一个著名的映射，是混沌的入口。逻辑斯蒂方程的应用 1．人口限制增长问题 人口的增长不是呈指数型增长的，这是由于环境的限制、有限的资源和人为的影响，最终人口的增长将减慢下来。实际上，人口增长规律满足逻辑斯蒂方程。 2. 信息传播问
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2023-11-27 21:16:27
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1.概念逻辑斯蒂回归又称为“对数几率回归”，虽然名字有回归，但是实际上却是一种经典的分类方法，其主要思想是：根据现有数据对分类边界线（Decision Boundary）建立回归公式，以此进行分类。2.特点1. 优点：计算代价不高，具有可解释性，易于实现。不仅可以预测出类别，而且可以得到近似概率预测，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。2. 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。3. 适用数据类
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2024-05-07 20:10:43
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1、基本思想虽然也叫回归，但是一种分类方法。对于逻辑斯蒂回归的理解可以从两个角度展开，一个是线性回归依托Sigmoid函数应用到分类任务的拓展，另一个是基于逻辑斯蒂分布的二项分布模型。下面详细说明下（1）线性回归将输入数据的各个维度的特征进行了有效的结合（通过分配不同的权重），使得所有特征共同协同合作实现对模型的拟合。在此基础上，逻辑斯蒂回归利用sigmoid函数，将特征的线性加权结果映射到0到1
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2024-05-29 11:00:30
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逻辑斯蒂回归（分类）sigmoid函数与二项逻辑回归模型
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2023-12-13 19:37:19
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声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结。不得用作商用。欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记。所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料，所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容。假设原作者看到能够私信我。我会将您的
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2017-07-18 10:06:00
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首先声明：本博客的写作思路是对机器学习的一些基本算法做一些通俗性的灵活理解，以及对一些细节的进行简单剖析，还有记录本人在使用算法时的一些小经验小感想。本人一般不会对基本公式做大量推导，也不会写的太正式，这些可以在很多其他博客中找到。由于本人还是学生一枚，经验知识粗浅，还望能和朋友们参与讨论。之前本博客简单谈过线性回归相关知识点，这次来谈一下逻辑斯蒂回归。虽然也叫回归，但是逻辑斯蒂回归是一种分类算法
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2024-04-25 14:38:12
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二项logistic回归模型二项逻辑蒂斯回归，简称逻辑回归，也被称为对数几率回归，在回归模型中引入sigmoid函数，构成非线性回归模型，将回归模型的预测值利用单位阶跃函数，将预测值转换为离散值。模型的表示：sigmoid函数在一定程度上接近单位阶跃函数，但其单调可微，以替代单位阶跃函数的不连续。sigmoid函数的性质概率形式输出。sigmoid函数是单调递增的，其值域为(0，1)，因此使sig
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2024-06-18 21:17:02
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主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y‘的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。Y=WX (假设W>0),Y的大小是随
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2024-01-02 18:05:18
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# 理解与实现 Python 逻辑斯蒂增长模型
逻辑斯蒂增长模型是一种用于描述随时间变化的增长过程的模型，尤其适用于生物种群、技术扩散等。本文将指导你一步步实现这一模型，并使用 Python 进行可视化。
## 实现流程
首先，我们需要明确实现逻辑斯蒂增长模型的步骤。以下是具体流程和代码实现的概述：
| 步骤 | 说明 |
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逻辑斯蒂回归是一种常见的机器学习算法，广泛应用于二分类问题。在这篇博文中，我将详细记录如何在Python中使用`sklearn`库来实现逻辑斯蒂回归。为了确保读者能够顺利进行，我会从环境准备开始，逐步引导你完成整个过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保具备合适的软硬件环境。这包括Python及相关库的安装。
### 软硬件要求
- **硬件要求**
- CPU: 至少双核处理
# 逻辑斯蒂回归 Python 实现
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的统计分析方法，尤其适用于二分类问题。它通过一个逻辑函数来预测样本属于某个类别的概率。与线性回归不同，逻辑斯蒂回归的输出是一个介于0和1之间的值，这使得它非常适合用于分类任务。
## 1. 逻辑斯蒂回归的基本原理
逻辑斯蒂回归的核心是将线性回归的输出映射到（0, 1）区间。在进行逻辑斯蒂
