数据模型-对象-有序集合对象ziplist 编码skiplist编码为什么有序集合需要同时使用跳跃表和字典来实现？编码的转换 有序集合的编码可以是ziplist或者skiplist。ziplist 编码ziplist编码的压缩列表对象使用压缩列表作为底层实现，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的成员（member），而第二个元素则保存元素的分值（score）。
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2024-05-31 16:38:57
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目录：第3章 线性分类3.2 基于Softmax回归的多分类任务3.2.1 数据集构建3.2.2 模型构建3.2.2.1 Softmax函数3.2.2.2 Softmax回归算子3.2.3 损失函数3.2.4 模型优化3.2.4.1 梯度计算3.2.4.2 参数更新3.2.5 模型训练3.2.6 模型评价 第3章 线性分类注： 这篇内容接上一篇，该篇代码有的调用了上篇的函数。3.2 基于Softm
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2024-04-20 10:08:24
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对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。时间序列定义在涵盖各种类型的时间序列 (TS) 分类方法之前，我们先统一时间序列的概念，TS 可以分为单变量或多变量 TS。单变量 TS 是一组有序的（通常）实数值。多变量 TS 是一组单
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2023-10-12 21:05:06
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# Python常用有序多分类模型
在机器学习领域，有序多分类模型是一种常见的分类模型，它可以将实例分为多个有序的类别。Python提供了许多常用的有序多分类模型，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。这些模型可以帮助我们处理各种分类问题，如文本分类、图像分类等。
## 有序多分类模型的应用场景
有序多分类模型适用于那些类别之间存在一定顺序关系的分类问题。比如，商品评分可以分为1星到5
原创
2024-03-12 06:13:31
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我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有个类别，最后我们就得到了个针对不同标记的普通的logistic分
# 使用Python实现有序Logit模型
有序Logit模型常用于分析多分类的因变量，其中因变量的等级存在自然的顺序关系，比如满意度调查（如非常不满意、不满意、中立、满意、非常满意），但模型输入为连续或分类自变量。
本文将逐步教你如何在Python中实现有序Logit模型。
## 流程概览
我们可以将实现有序Logit模型的整个过程分为以下几步：
| 步骤 | 描述
# 有序多分类算法与Python实现
在机器学习中，分类问题是一个重要的研究领域，其中有序多分类问题（Ordered Multiclass Classification）是指类别之间存在顺序关系的分类问题。这类问题在实际应用中非常常见，如评分系统、等级评定、意见调查等。本篇文章将介绍有序多分类的基本概念，并提供一个Python代码示例。
## 有序多分类的基本概念
有序多分类与普通的多分类问
机器学习 逻辑回归之softmax回归多类别分类-鸢尾花案例一、前言二、假设函数三、One-Hot 独热编码四、代价函数五、梯度下降六、原生代码实现6.1 加载并查看数据6.2 添加前置与数据分割6.3 迭代训练6.4 验证数据七、sklearn代码实现八、参考资料 PS：softmax回归损失函数梯度下降，求导部分没使用指示函数和向量，直接针对单变量进行推导。网上其他资料都比较抽象，找了很久
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2024-05-06 20:47:22
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一、前言这篇文章复盘分类模型。对于二分类模型，本文介绍逻辑回归和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤利用spass软件对数据进行预处理：生成虚拟变量1.生成虚拟变量 2.删除多余虚拟变量 3.修改虚拟变量的名称二、逻辑回归的原理从宏观上分析，逻辑回归就是在原来回归思想上，添加了一个连接函数问题分析的角度：对于因
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2024-03-27 23:31:26
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主要内容分类与回归介绍逻辑回归（Logistic Regression）—二分类问题高级优化算法多元分类一、分类与回归介绍监督机器学习问题主要有两种，分别叫做分类与回归分类问题使用逻辑回归解决；回归问题使用线性回归解决区别分类任务和回归任务的简单方法：就是看输出是否具有某种连续性1.1 分类分类问题的目标是预测类别标签，这些标签来自预定义的可选列表分类问题可分为二分类和多分类
二分类：在两个
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2024-04-06 01:18:37
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有序Logistic回归——因变量是有序分类变量的回归分析 【例】研究BMI相关的危险因素。资料如下：表1 BMI相关危险因素原始资料 将BMI分成三类并赋值——正常(BMI=18-23)=1、偏高(BMI=24-27)=2、肥胖(BMI≥28)=3；性别赋值——1=男，0=女；年龄分组并赋值——20-29岁组=1、30-39岁组=2、40-49岁组=3；糖尿病状态赋值——有=1、无=0；职业
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2023-12-13 19:49:50
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数据集下载: 链接：https://pan.baidu.com/s/17EL37CQ-FtOXhtdZHQDPgw
提取码：0829逻辑斯蒂回归@目录逻辑斯蒂回归1.理论1.1 多分类1.2 公式2.实验2.1 实验步骤2.2 代码1.理论1.1 多分类若用logistc进行五分类，可以进行5次二分类，把情感标签当作5维向量。softmax常用于多分类，当类别数为2时，和logistic等价。他把
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2024-04-02 11:14:48
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一、离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）常见的DCM模型：二项Logit（Binary Logit）、多项Logit（Multi-nominal Logit）、广义Logit（Generalized Logit）、条件Logit（Conditional Logit）、层式Logit（Nested Logit）、有序Logit/Probit（Ordered Logit
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2024-01-02 20:58:30
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# 有序多分类回归的介绍与Python实现
在机器学习的领域，分类问题常常需要构建合适的模型来对数据进行分组。而有序多分类回归（Ordinal Regression）是一种特别的分类问题，它涉及到类别之间存在顺序关系的场景，例如对产品进行评级（如：差、中、好）。本文将探讨有序多分类回归的基本概念，并通过Python代码示例来实现这种模型。
## 有序多分类回归的基本概念
有序多分类回归的目标
## 实现多分类有序变量的流程
在数据分析和机器学习中，处理多分类有序变量是一个常见的任务。多分类有序变量是指具有明确顺序的位置类别，比如评级（低、中、高）。在Python中，我们可以利用`pandas`和`scikit-learn`这两个库来实现这一点。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
Python内嵌的数据类型主要包括以下两类：有序：List（列表），是有序集合，没有固定大小，可以通过对偏移量以及其他方法修改列表大小。列表的基本形式如:[1,2,3,4]Tuple(元组)，是有序集合，是不可变的。可以进行组合和复制运算后生成一个新的元组。元组的基本形式比如：(1,3,6,10)String(字符串),也是有序集合，字符串的基本形式比如:“hello”,这里不进行具体介绍无序：S
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2023-09-27 21:46:15
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目录一、什么是Logistics回归二、sigmoid函数三、梯度上升法四、代码实现数据导入 决策边界 梯度上升 五、总结一、什么是Logistics回归logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的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，其区别在于他们的因
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2023-11-27 17:48:58
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# 如何在R中实现多元有序logit模型
在这个教程中，我们将学习如何在R语言中实现多元有序logit模型。这个模型通常用于处理有序响应变量（例如，满意度调查），它允许我们建模这些类别之间的关系。让我们先看一下整个流程。
## 流程概述
我们可以将实现多元有序logit模型的过程分为几个步骤：
| 步骤 | 描述
一、学习内容概括今天学习的内容整理成脑图如下，其中带☆的是需要重点掌握的模糊知识点，需要加强训练和记忆。二、具体学习内容2.1 集合Python 中set与dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
注意，key为不可变类型，即可哈希的值。num = {}
print(type(num)) # <class 'dict
今天给大家介绍两个多分类任务中的经典网络模型LeNet5和AlexNet。内容源来自“有三AI”，感兴趣的读者可以关注公众号“有三AI”。首先要给大家普及以下网络深度和网络宽度的概念，强调一点，池化层是不算入网络深度的。网络的深度：最长路径的卷积层+全连接层的数量，这是深度学习最重要的属性。如图，以简单的LeNet5网络为例，网络中包含3个卷积层，2个全连接层，所以网络深度等于5。C1+C3+C5
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2023-09-27 18:47:43
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