最近临时抱佛脚，为了讨论班报告Group Regression方面的文章，研究了Efron等人于2004年发表在Annals of Statistics里一篇被讨论的文章LEAST ANGLE REGRESSION。这篇文章很长，有45页。加上后面一些模型方面大牛的讨论的文章，一共有93页。对于这种超长论文，我向
1、逻辑回归算法与线性回归算法的联系与区别：本质区别：逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的回归问题。 逻辑回归：因变量取值输一个二元分布，即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于期望来处理预测分类问题。 线性回归：真实值与预测值的差值的平方纸盒，来处理回归问题 相似带你：都是用了极大似然估计法对训练样本进行建模。在求解参数的过程中，都可以使用梯度下降的方法。2 逻辑回归的原理：是通过将
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分类问题 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问 题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈等等。 我们从二元的分类问题开始讨论。 我们将因变量 可能属于的两个类分别称为负向类
和 正向类，则因变量
其中 0
表示负向类，
1
表示正向类。 2 假说表示
本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM(Support Vector Machines 支持向量机)、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中A
1.线性回归回归一词最早由英国科学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）提出。他发现一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮。但给定父母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高。换句话说，即使父母双方都异常高或者异常矮，儿女的身高还是会趋向于人口总体的平均身高。这也就是所谓的普遍回归规律。现代意义上的回归分析用来预测两种两种以上变量间相互依赖的定量关系。其中
一、 解法理解：比如向前回归，就是先选择和响应最相关的变量，进行最小二乘回归。 然后在这个模型的基础上，再选择和此时残差相关度最高的（也就是相关度次高）的变量，加入模型重新最小二乘回归。之后再如法继续，直到在某些度量模型的最优性准则之下达到最优，从而选取一个最优的变量子集进行回归分析，得到的模型是相比原模型更加简便，更易于解释的。这种方法，牺牲了模型准确性（预测有偏），但是提高了模型的精
探究算法细节，深入了解算法原理 逻辑回归LR1. 二分类1.1二元逻辑回归的模型1.2 二元逻辑回归的损失函数（目标函数）1.3 二元逻辑回归的损失函数的优化方法1.4 二元逻辑回归的正则化2. 多分类2.1 多元逻辑回归的概率分布3. sklearn.linear_model.LogisticRegression3.1 sklearn LR模型参数详解3.2 sklearn LR模型的对象和方法
SPSS输出的结果都要写到文章中吗 经常有人问到，SPSS输出的结果都要写到文章中吗？文章中应该写什么呢？比如，均值、中位数、众数、标准差、百分位数、最小值、最大值等等，都要出现在文章中吗？洋洋洒洒那么多，看着也晃眼哈。 正确的做法是选择必要的信息，或写成文字，或制成图表。必要的信息都有什么呢？一般包括统计描述的结果和假设检验的结果。 统计描述应该写些什么好？ 所谓统计描述，就是对变量作基本的呈
一、Logistic回归：回归：用一条直线对一些数据点进行拟合（这条直线为最佳拟合直线），这个拟合过程就叫做回归。Logistic回归主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，以这个边界来分类。sigmoid函数：S型的函数，单增，值域在0-1之间。 导数可以用自身表示： sigmoid函数的输入记作： x=w_0 x_0+w_1 x_1+w_2 x_2+…+w_n x_n w是我们要找
一、应用TOPSIS法用于研究与理想方案相似性的顺序选优技术，通俗理解即为数据大小有优劣关系，数据越大越优，数据越小越劣，因此结合数据间的大小找出正负理想解以及正负理想解距离，并且在最终得到接近程序C值，并且结合C值排序得出优劣方案排序。二、操作SPSSAU操作（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘TOPSIS’按钮。如下图SPSSAU仪表盘（2）拖拽数据后点击开始分析三、SPSSAU分析步骤四、
目录一、用线性回归找到最佳拟合直线二、 局部加权线性回归 三、预测鲍鱼的年龄 四、缩减系数来“理解”数据 4.1 岭回归4.2 lasso 4.3 向前逐步回归一、用线性回归找到最佳拟合直线线性回归的优缺点; 优点：结果易于理解，计算上不算复杂。 缺点
数学家Herman Wold( 沃尔德1902-1950)1938年提出：任何一个平稳过程都可以分解为两个不相关(或是说相互正交)的平稳过程之和。其中一个为确定性部分，可以用过去值描述现在值的部分，也称为可预测部分(或奇异部分)；另一个为纯随机性部分，也称为正则部分。设 为平稳随机过程，总可以分解为:并且过程 和过程 相互正交，即:称为奇异部分
使用TensorFlow进行Logistic回归本教程是关于通过TensorFlow进行二元分类的逻辑回归训练。介绍在 使用TensorFlow 的线性回归中，我们描述了如何通过线性建模系统来预测连续值参数。如果目标是在两个选择之间做出决定怎么办？答案很简单：我们正在处理分类问题。在本教程中，使用Logistic回归确定输入图像是数字“0”还是数字“1”的目标。换句话说，它是否是数字“1”！完整的
基于读者诉求，更新《软件工程专业导论系列》最后一篇！哎，就是玩儿！1. 理解什么是递归？？首先不用着急的去查阅‘递归’的定义，一切的程序思想都是为了解决某个问题而服务的！a. 从生活中看递归 假设你在电影院的第X排坐下看电影，你想知道X是多少？但是你不准备自己从前往后数。于是，你问你前一排（X-1）的人：你坐在哪一排？你前一排的人跟你一样，他模仿你问他前一排（X-2）的人：你坐在哪一排？……。直到
逐步回归（Stepwise Regression）逐步回归主要解决的是多变量共线性问题，也就是不是线性无关的关系，它是基于变量解释性来进行特征提取的一种回归方法。逐步回归的主要做法有三种：（一）Forward selection：将自变量逐个引入模型，引入一个自变量后要查看该变量的引入是否使得模型发生显著性变化（F检验），如果发生了显著性变化，那么则将该变量引入模型中，否则忽略该变量，直至所有变量
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2023-09-20 17:30:21
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逻辑回归（Logistic Regression）是一种常见的统计学习方法，用于建立二分类模型。它通过将线性回归模型的输出转换为概率值，从而进行分类预测。逻辑回归的核心思想是使用一个称为“逻辑函数”（logistic function）或“Sigmoid函数”的特殊函数。这个函数可以将任何实数映射到0和1之间的概率值范围内。逻辑函数的公式如下：g(z) = 1 / (1 + e^(-z))其中，g
变量选择方法1 背景2 变量选择方法有哪些？3 什么叫向前/向后选择以及逐步回归、最优子集？AIC/BIC又是怎么定义的？3.1 四种统计上变量选择的方法3.2 什么是AIC/BIC3.2.1 AIC3.2.2 BIC4 如何实现5 参考 1 背景为什么要聊一聊机器学习中的变量选择问题呢？因为这个问题在机器学习中相当重要，并且也是面试必问题之一，刚好前几天面试还被问到了变量选择中一个很细节的知识
当有大量的候选变量中选择最终的预测变量，有以下两种流行方法 逐步回归法(stepwise method)a、向前逐步回归（forward stepwise regression）：每次添加一个预测变量到模型中，知道添加不会使模型有所改进为止b、向后逐步回归（back setpwise regression）：从模型中所有的预测变量开始，每次逐步删除一个变量直到会减低模型质量为止c、向
逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法，判别模型； （2）LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题）； （3）两个方法都可以增加不同的正则化项，如L1、L2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其loss function不同； 区别在于逻辑回归采用的是Logis
