之前在逻辑回归原理小结这篇文章中，对逻辑回归的原理做了小结。这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结。重点讲述调参中要注意的事项。# 一、概述 在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression， LogisticReg... ...
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2019-07-19 18:39:33
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最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量... ...
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2019-07-19 18:26:51
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第三章 经典算法 0 写在前面 本章介绍了 SVM，逻辑回归和决策树 三个经典算法。这三个算法在李航的《统计学习方法》中分别拿出了三章重点讲解。本节的提问需要有相应的基础，通过书中的提问发现自己基础太弱了，而基础知识最能考察一个人的学习能力。（记得考研时张宇说过，基础知识不等于简单知识，越是抽象的基 ...
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2019-07-18 00:21:27
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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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数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 创建TfidfVectorizer实例，将训练文本和测试文本都进行转换 建立逻辑回归模型训练和预测 二元 ...
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2019-07-14 19:48:15
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简单线性回归 解决回归问题 思想简单，实现容易 许多强大的非线性模型的基础，比如逻辑回归、多项式回归、svm等等 结果具有很好的可解释性 蕴含机器学习中的很多重要思想 在这里先不着急进行化简，我们可以看看机器学习的思路 回到我们的问题 简单线性回归实现 肿么样，似不似灰常简单呢？那么下面我们就要按照 ...
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2019-07-12 23:38:10
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机器学习模型的参数和超参数 参数 ：模型参数，可以用数据进行估计，是模型内部的配置变量，通常使用优化算法估计模型参数，优化算法是对参数的可能值进行的一种有效搜索。例如人造神经网络中的权重、支持向量机中的支持向量、 线性回归或逻辑回归中的系数 超参数 ：必须手动设置，是模型外部的配置变量，模型超参数常 ...
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2019-07-10 22:54:07
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2019-07-06 13:22:30
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2019-07-06 13:15:49
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2019-07-06 13:12:08
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