- 刚刚在实验楼学习了2048小游戏，用下午和晚上的时间看懂代码加注释，现在把自己的理解和遇到的问题做一下总结，希望对大家有帮助。首先2048游戏的玩法大家肯定都很了解：初始界面是一个二维矩阵，然后有两个数字（2或4），经过自己的上下左右移动，不相邻的数字紧挨到一起，相邻数字如果相同就合并为一个，然后继续随机产生2或4，经过这样的合并，数字不断变大，最终得到2048获得游戏胜利。详细的原理可以去实
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2023-09-06 19:13:56
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文章目录一、逻辑回归二、算法原理介绍三、代码实现3.1 sklearn-API介绍3.2 sklearn-代码实现3.3 python手写代码实现四、总结五、算法系列 一、逻辑回归逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集
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2023-09-19 11:11:42
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用Python实现逻辑回归问题怎样快速实现用Python实现逻辑回归，怎样优化逻辑回归概述这里我采用了百度的AIstudio平台，因为AIstudio预装了python3.7版本，还有其他Python必要的库，比如说Numpy库，matplotlib库，这些库在机器学习中都比较常用。 我代码主要逻辑先是读取文件中的数据，第二步是数据处理，第三步就是逻辑回归运算，第四步就是画图 我多使用了矩阵操作，
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2024-04-12 23:08:57
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数据我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。导入数据并查看import numpy as np
import pandas
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2023-07-05 22:24:17
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商业分析中 逻辑回归常用于预测目标变量Y的 是与否的模型（0-1）之间的概率模型1，构建所需的数据集，根据实验的窗口，构建逻辑回归数据结构，例如 用过去12个月数据 做购买率的模型训练，这部分包含训练数据集与测试数据集，比例可以是7：3的比例，还有模型外验证数据集，这部分数据可以为12个月后 后3个月数据来对预测模型的泛化做评估，即13-15月3月的数据做模型验证。效果较好的模型 用来上线生产。其
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2021-02-07 22:44:00
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# Python实现逻辑题的步骤
## 1. 先导入需要的库
在Python中，我们通常使用numpy库来进行数值计算，所以首先需要导入numpy库。同时我们也会用到pandas库来处理数据，因此也需要导入pandas库。
```python
import numpy as np # 导入numpy库
import pandas as pd # 导入pandas库
```
## 2. 准
原创
2024-03-15 06:04:04
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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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1，什么是逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归用于二分分类问题，二分分类问题的标签值只有两个，比如 对于一首歌喜欢或者不喜欢；对于一件商品，喜欢或者不喜欢；对于某个考生，考试成绩 及格或者不及格。其思想也是基于线性回归（Logistic Regression属于广义线性回归模型），分类算法用到了逻辑函数 ，因为逻辑函数的参数又用到了线性回归函数，所以才被称为逻辑回归。逻辑函数
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2023-10-08 20:00:37
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目录1、介绍2、Logistic回归2.1数据可视化2.2实现2.2.1 Sigmoid函数2.2.2 代价函数和梯度2.2.2.1 代价函数2.2.2.2 梯度下降2.2.3 寻找最优参数2.2.4 评估逻辑回归3、正则化逻辑回归3.1 数据可视化3.2 特征映射3.3 代价函数和梯度3.4 寻找最优参数3.5 评估正则化逻辑回归4、参考 1、介绍在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不
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2024-10-18 12:45:51
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文章目录一、二分类问题（方法：逻辑回归）1.数据预处理：生成虚拟变量2.求解逻辑回归3.判断依据4.逐步回归的设置5.假如自变量有分类变量怎么办？二、多分类问题1.方法：逻辑回归2.方法：Fisher线性判别分析2.1.简介2.2.核心问题：找到线性系数
三、逻辑回归预测结果太差怎么办？ 一、二分类问题（方法：逻辑回归）对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理。把y看成事件发生
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2023-06-19 05:40:48
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1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）；
x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)；
y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-09-24 22:33:12
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自动扫雷一般分为两种，一种是读取内存数据，而另一种是通过分析图片获得数据，并通过模拟鼠标操作，这里我用的是第二种方式。一、准备工作1.扫雷游戏 我是win10，没有默认的扫雷，所以去扫雷网下载http://www.saolei.net/BBS/2.python 3我的版本是 python 3.6.13.python的第三方库win32api,win32gui,win32con,Pillow,num
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2023-08-14 10:49:58
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基于数据挖掘的上市公司财务造假识别
制造业import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
color = sns.color_palette()
from scipy impo
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2023-10-30 22:08:00
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词云图是文本分析中比较常见的一种可视化手段，将出现频率相对高的词字体相对变大，让重点词，关键词一目了然主要用到了python的两个库：wordcloud和jieba,直接pip安装即可jieba主要用于中文分词，wordcloud主要用于统计词频和绘图这里主要记下jieba的分词功能：# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
str = "我爱我的祖国，他的名字叫中
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2023-06-28 00:08:26
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# Python逻辑回归实现多分类
## 引言
在机器学习领域中，逻辑回归是一种常用的分类算法。它可以用于二分类问题，但也可以通过一些技巧扩展到多分类问题。本文将介绍如何使用Python实现逻辑回归的多分类任务。
## 整体流程
下面是完成这个任务的整体流程。我们将使用scikit-learn库来构建逻辑回归模型。
```mermaid
erDiagram
|数据准备|
|训
原创
2023-12-23 05:20:16
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用Java创建迷宫游戏是一项充满挑战的任务。在这个过程中，我们实现了基本的游戏逻辑、用户交互以及迷宫生成算法。为了更好地理解整个开发流程，我们将各个阶段进行详细梳理。
### 问题背景
在开发迷宫游戏的过程中，玩家希望能体验到随机生成迷宫的乐趣，而程序必须确保迷宫的可解性和趣味性。以下是项目初期的重要时间线事件：
- **Day 1**：初步设计迷宫的生成算法。
- **Day 2**：实现
1 序言面向读者 本文适合有经验的程序员尽快进入Python2.x世界.特别地,如果你掌握Java和Javascript,不用1小时你就可以用Python快速流畅地写有用的Python程序.Python3.x用户请参考:http://www.cnitblog.com/yunshichen/archive/2009/04/01/55924.html(由于Django不支持p
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2023-09-26 20:27:33
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如何使用pycharm创建并编写一个python简单函数打开pycharm软件，点击【文件】，点击【创建项目】 选择你要保存到的地址，点击【创建】，创建成功后出现以下画面 选择【python文件】，命名之后即可在右边开始写代码了。以下是一个简单的打印函数def print_hi(name):
# 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。
print(f'Hi, {name}') #
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2023-06-08 11:23:09
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最近这段时间，量化交易非常的火爆，很多的投资者都开始尝试使用量化交易来为自己赚钱。甚至现在有一种结论，就是量化交易万能论，什么意思呢？就是使用量化交易，就能够让你自己一直赚钱，而且永远都赚钱。这种想法就太天真了，要是真的这么容易，这个方法早就被用滥了，为什么现在用的人还这么少？究其原因，并不是有了一套好的量化系统了，就一定能够赚大钱了，实际上，量化交易依然有三个大问题解决不了。问题一：过度拟合。量
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2023-10-31 22:22:49
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逻辑回归1、 总述 逻辑回归来源于回归分析，用来解决分类问题，即预测值变为较少数量的离散值。2、 基本概念 回归分析(Regression Analysis)：存在一堆观测资料，希望获得数据内在分布规律。单个样本表示成二维或多维向量，包含一个因变量Y和一个或多个自变量X。回归分析主要研究当自变量变化时，因变量如何变化，数学表示成Y=f(X)，其中函数f称为回归函数(re
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2024-03-05 22:23:42
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