一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指 ...
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2020-06-15 17:45:02
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。 不同的就是线性回归中，独立变量的系数解释十分明了，就是保持其他变量不变时，改变单个变量因变量的改变量。而在逻辑回归中，自变量系数的解释就要视情况而定了，要看选用的概率分 ...
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2020-06-14 10:58:20
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参考链接1 参考链接2 一、介绍 极大似然估计和贝叶斯估计分别代表了频率派和贝叶斯派的观点。频率派认为，参数是客观存在的，只是未知而矣。因此，频率派最关心极大似然函数，只要参数求出来了，给定自变量X，Y也就固定了，极大似然估计如下所示: D表示训练数据集，是模型参数 相反的，贝叶斯派认为参数也是随机 ...
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2020-06-09 23:27:55
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求解线性规划问题： 化为标准形式： 输入： 输出： 如果有非线性函数,如何做呢？ 例如： 每一个xi 变成了两个量 u, v 所以我们需要2n长度的向量来表示新的自变量x*，前n项为u，后n项为v； 如题： 代码为： c = 1:4; c = [c,c]'; Aeq = [1 -1 -1 1;1 - ...
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2020-06-08 00:51:34
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例如：求e^(x+2y+3z)+xyz=1 求dz (可确定z=z(x,y)函数) 方法1：对两边求微分得 e^(x+2y+3z)d(x+2y+3z)+d(xyz)=0 该方法使用了微分形式得不变性,也就是说此时这个式子在求微分的时候不用管谁是谁得函数，将自变量和应变量一视同仁，看作是平等的量 为了 ...
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2020-06-03 17:19:21
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by 闲欢 本文向大家介绍一下 NumPy 常见的数学函数。 NumPy 三角函数 三角函数是基本初等函数之一，是以角度（数学上最常用弧度制，下同）为自变量，角度对应任意角终边与单位圆交点坐标或其比值为因变量的函数。三角函数一般用于计算三角形中未知长度的边和未知的角度，在导航、工程学以及物理学方面都 ...
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2020-06-01 11:58:42
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application 应用程式 应用、应用程序 application framework 应用程式框架、应用框架 应用程序框架 architecture 架构、系统架构 体系结构 argument 引数(传给函式的值)。叁见 parameter 叁数、实质叁数、实叁、自变量 array 阵列 数 ...
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2020-05-27 14:57:44
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min_25筛是min_25发明的能在$O(\frac{n^{\frac 3 4}}{log_2n})$复杂度内解决一类积性函数前缀和的算法，这类函数在自变量为质数的取值必须为多个完全积性函数的线性组合。 ...
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2020-05-25 00:19:55
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# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2020/5/21 0:04# 从环境变量获取jvm虚拟机安装路径，若为None则获取默认路径import osimport jpypefrom jpype import *e = jpype.getDefaultJVMPath()p ...
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2020-05-21 23:59:04
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一、线性回归的概念 1.1、定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 优点：结果易于理解，计算不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型。 1.2、分类 一元线性回归：涉及到的变量只有一 ...
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2020-05-20 12:03:58
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