一下是我个人的Python笔记，由于是初学者，因此内容很详细。在学习Python之前，最主要的是要弄明白我们Python有那些数据对象，以及他们的特点，操作方式等。是进一步学习的基础。Python具有自己独特的基础数据结构：“sequence”。sequence包括一些其他的数据类型，其中string是有序的字符串序列；其他的sequence还有list和tuple。这些数据类型有相同的特点。se
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2023-11-20 14:06:53
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这一部分是对吴恩达机器学习多类别logistic回归部分内容的总结，主要分为以下几个部分1.数据预处理2.图形绘制3.多类别Logistic回归如图所示，当一群数据需要分成多个类别时，所用到的方法就是形成一个伪类，然后逐个判断，说的具体一点，就是比方说判断一个手写数字是0-9的哪一个，那么就建立1或非1,2或非2等等，判断十次，然后选取最大似然值。
logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，一般用于分类。与侠义的线性回归相比，模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数。区别是因变量不同，后者直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic
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2024-03-01 14:42:47
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一 Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多回归算法中的一员。回归算法有很多，比如：线性回归、Logistic回归、多项式回归、逐步回归、令回归、Lasso回归等。我们常用Logistic回归模型做预测。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。当然它也可以用于多分类问题，不过为了简单起见，本文暂先讨论二分类问题。首先，让我们来了解一下，什么是Logis
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2024-02-07 10:17:56
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如上图所示，如果用逻辑回归来解决这个问题，首先需要构造一个包含很多非线性项的逻辑回归函数g(x)。这里g仍是s型函数（即 ）。我们能让函数包含很多像这的多项式，当多项式足够多时，那么你也许能够得到可以分开正样本和负样本的分界线，如图下粉红色分界线所示： 当只有两项时，比如x1、x2,这种方法能够得到不错的效果，因为你可以把x1和x2的所有组合都包含到多项式中，但是
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2024-06-28 06:44:28
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一、逻辑回归二、判定边界当将训练集的样本以其各个特征为坐标轴在图中进行绘制时，通常可以找到某一个判定边界去将样本点进行分类。例如：线性判定边界：非线性判定边界：三、二分类和sigmoid函数sigmoid函数图像如下：四、损失函数1. 定义2. 极大似然估计上面是一种求损失函数的方式，我们也可以换一种方式来求损失函数，即极大似然估计。用极大似然估计来作为损失函数3. 正则化五、最小化损失函数 同样
一、Logistic回归介绍： Logistic回归是一种常用的统计模型，被广泛应用于二分类问题的预测和分析中。它的主要目标是根据输入特征的线性组合来预测一个离散的输出变量。与线性回归不同，Logistic回归通过使用Sigmoid函数将线性函数的输出映射到0和1之间的概率值，从而实现对输出的概率预测。Logistic回归在许多领域中都有应用，例如金融领域的信用评分，医学领域的疾病预测，
使用Stata进行无序多分类Logistics回归简单方便。 mlogit y a b c：此命令即以无序多分类变量y作为因变量，a, b和c作为自变量进行无序多分类Logistics回归。此时的自变量类型可以为连续性变量，二分类变量；若c自变量为无序多分类变量，此命令应当写为mlogit y a ...
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2021-08-24 14:23:00
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有序多分类logistic回归，也可以称作是累积概率模型。关联或连接函数是累积概率的转换形式，可用于模型估计。SPSS统计软件提供以下五个连接函数可用。1.Logit(分对数)2.互补双对数3.负双对数4.Probit(概率)5.逆 Cauchy(逆柯西)SPSS默认勾选的是Logit(分对数)连接函数构建累积模型。那么此处就会有读者提问了，既然提供了5种函数，那具体实践中应该如何选择呢？
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2024-03-25 13:37:46
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离散被解释变量二值选择型——二值选择模型多值选择型——多项选择模型、条件选择、混合排序数据——排序模型非负整数计数型——泊松、负二项二值选择型采用logit和probit模型（probit即把logit换一下就好）logit y x1 x2 ,nolog r vce(cluster clustervar) orestat clasnolog表示不用显示迭代过程。vce(cluster cluste
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2024-03-07 21:17:20
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无序多分类logistic回归是一种常见的统计学习方法，在处理没有顺序关系的多分类问题时尤其有效。通过R语言，我们可以轻松地实现这种模型。而在掌握这项技术的过程中，深入理解其背景、核心维度、特性与应用，将极大地提升我们的分析能力。
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## 背景定位
无序多分类logistic回归适用于响应变量为分类的情况，特别是在类别之间没有内在顺序的情况下。正如在《统计学习基础》中所定义的：“多分类
按照我们对于变量的分类：分为数值变量和分类变量，数值变量可以分为连续型和离散型，分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法： 比如在泰坦尼克号当中，有一个变量叫做乘客登陆的港口，取值为（C, Q, S）代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射
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2024-03-19 09:12:01
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
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2023-10-08 18:46:13
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其实这个比赛早在19年的时候就结束，比赛名为《Understanding Clouds from Satellite Images》，原来的任务其实不仅要识别出来类型还要能够分割出来具体的区域，这里我只是基于这个卫星云数据集来实践多标签分类模型，所以分割就留给以后有时间在做了。 官方地址在这里
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2024-02-23 10:44:43
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Pytorch学习笔记09——多分类问题在上一篇文章的糖尿病数据集当中，输出只有0和1俩种可能值。 P(y=0) = 1-P(y=1) 如何实现多分类问题？ 经过最后一步softmax后得到10个预测值，如果我们仍然用二分类的思维去想这个问题： y1^hat属于第一类的概率是0.8， 不属于第一类的概率是0.2. y2^hat属于第二类的概率是0.9， 不属于第二类的概率是0.1. y3^hat属
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2023-09-02 07:29:01
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本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(One vs One)和OvR(One vs Rest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大
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2023-08-04 20:41:56
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# Python多分类实现流程
## 1. 理解多分类问题
在机器学习领域中，多分类指的是将输入的样本分到多个不同的类别中。在Python中，我们可以使用不同的算法和库来实现多分类任务。下面是实现多分类的大致流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者 ->> 小白: 解释多分类问题
原创
2023-10-09 04:21:23
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说在前面 这篇博客主要介绍怎么解决多分类问题？下面我们解决多分类问题的时候会用到 Softmax Classifier，下面我们就来看看 Softmax 分类器怎么解决多分类问题的以及我们如何实现。 上一篇博客我们对糖尿病数据集进行了二分类，我们最后输出的是 的概率和 但实际上，我们还介绍了一些其他数据集，比如 MNIST（手写数字），这个数据集的分类一共有 10 类（分
