原文链接：http://tecdat.cn/?p=6310 在讨论ROC曲线之前，首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的 对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险（概率）相匹配，则称该模型已被很好地校准。也就是说，如果我们要分配 ...
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2019-09-04 17:40:30
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一面，电话（20190903） 1. 介绍下你自己 2.详细介绍个你自己觉得擅长的项目 3.这个项目的创新点 4.你觉得你怎么在cv领域做的突出 5.除了图像类算法，你还懂别的算法吗？ 6.详细的讲一下逻辑回归的推导吧，以及你在哪里用到这个算法的案例 7.随机森林和GBDT算法的区别 8.2根绳子， ...
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2019-09-03 22:29:02
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决策边界 我们可以看出 决定y取不同值的边界为：$$ \theta^T \cdot x_b = 0 $$ 上式表达式是一条直线，为决策边界，如果新来一个样本，和训练后得到的$ \theta $相乘，根据是否大于0，决定到底属于哪一类 画出决策边界 如果样本有两个特征$ x1,x2 $，则决策边界有： ...
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2019-09-02 19:25:20
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6166 在依赖模型得出结论或预测未来结果之前，我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定。也就是说，数据不会与模型所做的假设冲突。对于二元结果，逻辑回归是最流行的建模方法。在这篇文章中，我们将看一下 Hosmer-Lemeshow逻辑回归的拟合优度 ...
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2019-09-02 18:59:38
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Q：为什么会提及关于代价函数的理解？ A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？ 1、代价函数是什么？ 代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的， ...
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2019-09-01 16:21:19
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1、什么是逻辑回归； 2、逻辑回归的流程及推导； 3、逻辑回归的多分类 4、逻辑回归VS线性回归 5、逻辑回归 VS SVM 1、什么使逻辑回归； 名为回归，实际是分类，通过计算$P(y=0|x;\theta )$的大小来预测分类类别，预测的是类别0，1，而不是概率，但计算的是概率；$0\leq P ...
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2019-09-01 14:52:04
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逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果 ...
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2019-08-31 17:22:18
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二/多分类模型 逻辑回归 Y 为二值变量 0/1 步骤一：对数据进行预处理，生成虚拟变量 转换 创建虚变量 fisher线性分析 ...
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2019-08-29 11:39:21
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5 根据过去的行为能否预测当下（逻辑回归分析） 1 正文 2 参考资料 "数据分析实战·酒卷隆治" 第七章 ...
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2019-08-19 18:59:47
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