一、多元回归分析简介 用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元回归分析（multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression)。 多元回归分析是多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习统计分析 ...
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2019-07-28 22:48:10
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Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数，而在分类问题中，比如二分类，希望输出的值是0或1，如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键。注意logistics回归又称 逻辑回归，但他是分类问题，而不是回归问题。 Q2假说表示 其中： sigmoid函数 hθ（x）的作用是，对于给定的输入变量 ...
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2019-07-28 17:35:27
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七，专著研读（Logistic回归） 分类：k 近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。 运用 k 近邻算法，使用距离计算来实现分类 决策树，构建直观的树来分类 朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器 Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始 ...
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2019-07-28 09:35:44
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一直在用的结果, 从代码中整理出来. 评分卡模型的结果一般在excel中即可计算完成. 下面是在number中计算评分卡模型的性能(KS/AUC) ...
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2019-07-25 16:14:57
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基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 import pandas as pd 导入一个用于读取csv数据的容器 from sklearn.model_selection import train_test_split 用于数据集划分的模块 ...
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2019-07-24 09:30:24
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Logistic Regression [TOC] 模型介绍 ? 逻辑回归作为一个判别模型，其形式如下： $$ p(y=1\vert \mathbf x)=Ber\left(y\vert \text{sigm}\left(\mathbf w^T\mathbf x\right)\right) $$ 参 ...
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2019-07-20 09:23:02
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1、线性回归 假设线性函数如下： 假设我们有10个样本x1,y1）,(x2,y2).....(x10,y10)，求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值。 为了解决这个问题，我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小。 2、梯度下降算法 梯度下降的场景： 梯度下降法的基 ...
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2019-07-17 18:38:52
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①自变量不能相关，即排除自相关性，还有共线性；②变量一定要显著。③变量要独立同分布。 所以我们要进行共线性筛查，显著性筛查，相关性筛查，才能选择出入模变量。 9. 逻辑回归创建评分卡模型核心步骤： a) 变量分箱，可以排除异常值的影响，分法有等宽、等频、人工指定分箱、C4.5决策树、卡方分箱。 b) ...
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2019-07-15 01:36:27
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1.为什么不用Regression? 用Regression显然会得到紫色线，而不是绿线 2.定义Loss Function 即分类不正确的样本个数 3.求每个元素在某个类别的概率 p(class1|x) = p(x|class1)p(class1) / [p(x|class1)p(class1) ...
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2019-07-12 14:25:07
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写代码真的要小心的，小问题调试半天。。。importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets(‘data/‘,one_hot=True)num_classes=10input_size=784train_iter=50000batch_si
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2019-07-02 00:26:08
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