文章目录一、常用的内置函数二、条件控制语句1.if/else 语句2.ifelse 语句3.switch 语句三、循环语句1. for 循环2. while 循环3. repeat 循环语句四、编写函数1. 函数名2.参数3. 函数体和函数返回值五、程序运行的时间与效率六、R求解优化问题1.一元函数优化求解2.多元函数的优化求解3.约束条件下的优化求解 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供
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2023-09-16 20:24:04
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对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析，我认为王树义老师这篇文章讲的非常好，通俗且易懂：但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法，只是在宏观上的一个概述。在阅读这篇文章后，我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头，所以本篇的主体以算法实现为主，略带分析，并不会涉及太多的理论知识。本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简单的
最近在做患病与否和PRS、年龄、性别等回归方程，这里把我的做法做一个总结，以下以SPSS为例 R中也一样glm一下1、数据你们都有的整理好扔到SPSS里，顺便整理下个数据格式，连续型变量要设为标度2、回归 我用的是患病与否做因变量，所以我选择二元逻辑回归(分析→回归→二元logistics)因变量：患病与否 自变量：你想分析的，连续型变量不用处理，二分类变量需要在分类里选择分类变量 保存选择概率就
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2023-09-17 08:01:51
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输入1： "waffle")结果1： 1]输入2： library(ggpubr)
a <- waffle(c(5), rows = 1, use_glyph = "ambulance", glyph_size = 15,color="red",legend_pos="none")b <- waffle(c(5), rows = 1, use_glyph = "heartbeat",
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2023-12-10 22:03:48
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Logistic回归分析使用Logit模型研究二元因变量和一组独立（解释）变量之间的关联。然而，在匹配研究中，无条件的logistic regression是偏见的（高估了OR）。条件logistic回归是由Norman Breslow, Nicholas Day, Katherine Halvorsen, Ross L. Prentice和C. Sabai在1978年提出，是logistic回归
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2023-10-17 08:01:08
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# 二元Logistic回归与R语言的应用
## 引言
在数据科学和统计分析中，Logistic回归是一种常用的方法，特别是用于处理二元分类问题。二元Logistic回归的主要目的是预测因变量（通常是一个二元变量）与一个或多个自变量之间的关系。本文将介绍如何在R语言中实施二元Logistic回归，并提供相关的代码示例。
## 什么是Logistic回归？
Logistic回归的基本前提是利
## 用二元logistic回归进行分类
在统计学和机器学习中，二元logistic回归是一种常用的分类方法。它被广泛应用于处理二分类问题，比如预测一个人是否患有某种疾病、一封电子邮件是否为垃圾邮件等。
### 什么是二元logistic回归
二元logistic回归是一种广义线性回归模型，用于预测二分类问题中的概率。它基于logistic函数，将输入特征的线性组合转换为输出的概率值。具体来
# R语言中的二元逻辑回归
二元逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计分析方法。它的主要目的是预测一个二元响应变量（即只有两个可能的结果，例如“是/否”、“成功/失败”）与一个或多个自变量之间的关系。在这篇文章中，我们将通过R语言示例来介绍二元逻辑回归的基本概念及其应用。
## 二元逻辑回归的基本原理
逻辑回归使用逻辑函数（Logistic Function）将线性回归的输出映射到0到1的范
（一） 椭圆置信区间边框颜色显示的问题： 原代码：fviz_pca_biplot(NR.pca,
win.asp = 0.8,
# Fill individuals by groups
geom.ind = "point",
fill.ind = data_NR$Lab
Logistic distribution is a continuous probability distribution in probability and statistics theory. It has two parameters and is defined for all real numbers. The probability density function (PDF) p
导录：基本含义：目标函数损失函数loss最小二乘法:梯度下降法:线性回归的过拟合岭回归 和 LASSO回归线性回归总结 基本含义：线性回归是一种有监督算法。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。通俗点，线性回归的学习就是找到一个函
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2023-11-02 10:58:00
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# R语言中的二元Logistic回归分析指南
## 引言
二元Logistic回归分析是一种统计分析方法，用于预测因变量为二元类别的情况。通过R语言进行二元Logistic回归分析，能够帮助我们理解自变量与因变量之间的关系。本篇文章将详细介绍如何在R语言中实现二元Logistic回归分析，适合初学者学习。
## 整体流程
在进行二元Logistic回归分析时，我们可以将整个过程分为如下几
5.2.4 训练算法：随机梯度上升梯度上升算法：在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，在数十亿样本上该算法复杂度太高。改进方法：随机梯度上升算法：一次仅用一个样本点更新回归系数。由于可以在新样本到来时对分类器进行增量式更新，因此随机梯度上升算法是一个在线学习算法。与“在线学习”相对应，一次处理所有数据被称作“批处理”。 #5-3:随机梯度上升算法
def stocGradAscent0(da
似曾相识 初中的时候就有过这样的题目:”给出一部分点，要求根据这些点去得到一个函数曲线去尽可能的拟合所有的点”，那时候更多的都是拟合一条直线。 在这个房价预测的例子中我们也可以去这么做，这好像是回到了初中时代，而实际上房价预测的机器学习方法思想和这个那么相近，那丝毫不虚呀（PS：实际上这一块看了特多资料，还是虚）言归正传在《统计学习方法》中：“回归问题的学习等价于函数拟合：拟合一条函数曲
# 使用R语言实现二元Copula
在统计学中，Copula是一种重要的工具，用于描述多个随机变量之间的依赖关系。特别是在金融工程、环境科学等领域，二元Copula常被用来研究两个变量之间的关系。本文将带你逐步了解如何使用R语言实现二元Copula，适合刚入行的小白。
## 流程概述
在实现二元Copula之前，我们需要清楚流程和所需步骤。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 主要任务
在笔记一中已经提到了向量，这篇文章主要介绍R语言中的四中常用的结构：向量：*传送门*数组矩阵数据框然后在介绍如何利用矩阵求解二维线性方程组。 ****************************************************************************************************************************
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2023-10-19 05:30:07
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基于我们最为熟悉的离散型分布——二项分布，我们能够衍生出很多别的分布列，对于之前介绍过的几何分布，我们赋予其的含义是：某个事件成功的概率是p，在n次独立重复实验中恰好成功一次的概率是多少。顺着这层含义，我们把1次编程r次，便得到了所谓的负二项分布。设负二项分布的随机变量是X表示独立重复试验成功恰好成功r次需要总共实验的次数，独立事件成功的概率是p： &nbs
logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。 二元logistic回归在临床应用非常广泛，常用于结果是二分类变量的多因素分析，比如：疾病是否发生、阳性或阴性、生存或死亡这类的结果。例如： 今天我们来完整演示一下，这类文章的数据是怎么做出来的。我们有一个
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2023-10-11 15:05:10
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今天写大名鼎鼎的LR，话说本宝宝认为这个算法真的是大隐隐于市的典范，简单大气，应用还广！啧啧啧~~~ 首先我们要明确的一个问题就是，虽然这个叫回归，让我们联想到了线性回归。但是，这是个分类算法，而不是回归算法！！！既可以作为二分类，也可以多分类哦~1.二元LR1.1二元LR模型 二项逻辑回归模型是如下的条件概率： P(Y=1∣x)=exp(w⋅x+b)1+exp(w⋅x+b)
在学习高斯判别分析（Gaussian discriminant analysis）时，出现了n元正态分布的密度函数，函数中出现了矩阵，弄得大家一头雾水。其实这个公式在大部分概率论书籍中都没有提到，不过，简要推导一下，就可以得到结果。 茆诗松《概率论与数理统计教程》第二版中介绍了协方差矩阵和n元正态分布的密度函数，截图大家看一下，推荐身边准备这本书！如上图所示，下面简要推导一下公式：一元正态分
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2023-10-24 19:35:51
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