题目在训练的第二部分，我们将要通过加入正则项提升逻辑回归算法。简而言之，正则化是成本函数中的一个术语，它使算法更倾向于“更简单”的模型（在这种情况下，模型将更小的系数）。这个理论助于减少过拟合，提高模型的泛化能力。这样，我们开始吧。设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。对于这两次测试，你想决定是否芯片要被接受或抛弃。为了帮助你做出艰难的决定，你拥有过去芯片的测试数据集，从其中
什么是线性回归？ 线性回归是在线性模型的基础上一种线性方法。 线性方程为Y = wX^T+b 线性回归又名最小二乘法，是回归问题最简单也是最经典算法，线性回归可以通过求解均方误差构建损失函数，来寻找参数w和b，使得均方误差也就是损失函数最小，从而求得回归参数w和截距b。 线性回归算法没有参数，这是一个优点但也因此可能无法控制模型的复杂程度，从而导致训练时间过长。1.线性方程 一个标签y和一个特征数
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2023-10-23 10:52:32
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线性回归• 回归分析(regression analysis)用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联• 被预测的变量叫做：因变量(dependent variable), 输出(output)• 被用来进行预测的变量叫做： 自变量(independent variable), 输入(input)• 一元线性回归包含一个自变量和一个因
数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，
ggplot2R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。qplot加载qplot library(ggplot2)
# 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据
qplot(carat, price, data = diamonds)
dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样
ggplot2R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。qplot加载qplot library(ggplot2)
# 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据
qplot(carat, price, data = diamonds)
dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样
基础部分先确定二元选择模型的类型，通常有Probit模型、Logit模型、Extreme模型等，前面两种最常用。如果随机误差项服从标准正态分布，就用Probit模型；如果随机误差项服从逻辑分布，就用Logit模型。当然，事先也不知道随机误差项究竟服从何种分布，所以Probit模型和Logit模型任选一种即可，问题不是很大。二元选择模型是非线性模型，所以参数估计要用最大似然估计法(MLE)。如果模型
入门机器学习，首先要接触到的就是线性回归，里面包含的思想是后面机器学习的一个重要的基础。（ps：趁着简单，多琢磨琢磨）一.最小二乘法拟和一元线性回归 目标方程：y = wx + b,通过确定w，b来使得方程 E = ∑（y-wx-b)^2的值最小化 首先来对w,b分别求导，然后令导数为零，即可使得E的值最小，E被称为损失函数，又称为代价函数。求导过程很简单的，大家可以直接手动去求一下，代码里面也有
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2023-09-27 11:09:42
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#-*- coding: UTF-8 -*-
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#加载数据
def load_exdata(filename):
data = []
with open(filename, 'r') as f:
words=[]
for
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2023-06-26 11:09:15
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纲要boss说增加项目平台分析方法：T检验（独立样本T检验）、线性回归、二元Logistics回归、因子分析、可靠性分析根本不懂，一脸懵逼状态，分析部确实有人才，反正我是一脸懵 首先解释什么是二元Logistic回归分析吧
二元Logistics回归 可以用来做分类，回归更多的是用于预测
官方简介：链接：http
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2023-11-21 12:37:29
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整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1 目录：什么是机器学习监督学习非监督学习一元线性回归
模型表示损失函数梯度下降算法 1、什么是机器学习Arthur Samuel不是一个playing checker的高手，但是他编了一个程序，每天和这个程序playing checker，后来这个程序最后变得特别厉害，可以赢很多很厉害的人了。所以Ar
统计数据的搜集、整理与回归分析学习目标学习、了解相关工具的统计学原理；熟练掌握各种统计技能和方法接触统计年鉴和统计书籍查找、输入、整理数据表格的计算操作与图形设计统计学回归分析分析统计年鉴是最重要和最普及的国家或地区数据源数据收集 20分钟每组取一本统计年鉴， 查看年鉴指标目录，翻阅年鉴指标内容**第1、3、5组任务：查找三个数据：2000年-2018期间的，中国农牧业生产总值；内蒙古
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2023-10-24 21:37:41
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一、线性回归1. 定义回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。单变量情形：y=ax+b，b为误差服从均值为0的正态分布。多变量情形： 2. 损失函数要找到最好的权重/参数[θo,…θn]= θ那怎么去衡量“最好”呢?把x
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2023-11-27 00:22:48
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logistic回归目录logistic回归二元分类图像数据形式logistic回归logistic回归损失函数梯度下降法总结logistic回归的几个重要公式二元分类 所谓的二元分类就是区分是与不是，如下图这张图片是不是猫，是记为标签1，反之记为标签0 图像
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2023-12-07 14:25:42
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一、线性回归在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系
线性回归 线性回归：线性回归时利用数理统计中的回归分析，来确定两个或两个以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。分类:一元线性回归分析只包括一个自变量和一个因变量，且两者的关系可用一直直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。多元线性回归分析回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量与自变量之间是线性近似关系，则称为多元线性回归分析。特点：用于解决回归问题思想简单，容易实现是需要
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2023-11-06 19:53:38
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目录1.线性回归1.1什么是线性回归1.2线性回归的最优解2.梯度下降法2.1什么是梯度下降法2.2线性回归梯度下降法2.3随机梯度下降法(SGD)2.4Mini-Batch 1.线性回归1.1什么是线性回归可以写成,其中是乘坐出租车的公里数，如果我们获得的数据是公里数和费用，要求是给一个算出一个,通过最小二乘法拟合出的这条直线就是回归的结果。另一方面，如果我们将标签的+1和-1当做值，就可以做
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2024-01-11 23:54:29
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二元logistic回归分析流程如下图：一、分析前准备二元logistic回归分析适用于研究因变量为二分类变量的数据，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量。比如因变量表示为“是”或“否”、“同意”或“不同意”、“发生”或“不发生”这类形式。当前有一份数据，想要分析在银行贷款的客户其“是否违约”的影响因素，当前掌握的可能影响因素有年龄、工资、教育水平、负债率、信用卡负债、工作年限、居住时长。在
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2023-09-14 08:49:45
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逻辑回归是分类算法，可以处理二元分类和多元分类。名字里有“回归”二字，但不是回归算法。为什么名字有“回归”这个误导词？因为它的原理有回归模型的影子。 1. 从线性回归到逻辑回归线性回归模型是求Y和X之间的线性关系系数Θ，满足Y= XΘ。此时Y是连续的，所以是回归模型。想要Y是离散的话，对Y再做一次函数转换，变为g(Y)。如果g(Y)结果类别是两种，就是二元分类模型。 
2022年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题 唐宋诗的定量分析与比较研究原题再现：唐诗和宋诗在文学风格上有较为明显的区别，这一点在古代文学研究中早有定论。所以唐诗和宋诗有时甚至会直接指代两类不同的诗作风格。历史学家缪钺在《论宋诗》一文中说：“唐诗以韵胜，故浑雅，而贵蕴藉空灵；宋诗以意胜，故精能，而贵深折透辟。唐诗之美在情辞，故丰腴；宋诗之美在气骨，故瘦劲。唐诗如芍药海棠，秾华繁采；宋诗如寒梅秋菊，
