1.什么是逻辑回归 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 ...
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2018-09-15 23:20:28
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tensorFlow 基础见前博客 逻辑回归广泛应用在各类分类，回归任务中。本实验介绍逻辑回归在 TensorFlow 上的实现 理论知识回顾 逻辑回归的主要公式罗列如下： 激活函数（activation function）： 损失函数（cost function）： 其中 损失函数求偏导（deri ...
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2018-09-14 16:06:31
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先去掉些不要的列。（2）Attrition：员工是否已经离职，数量和部门的关系。薪酬水平与离职率的叠加条形图。注意，对象为object类型，会导致后面运行出错，发现，改变样本和测试集比例会影响分数，——————得到结果。refer灵感:https://www.colabug.com/4055159.htmlone-hot编码——：https://blog.csdn.net/lujiandong1/
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2018-09-07 20:43:25
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1、线性模型 形式简单、易于建模、很好的可解释性 2、逻辑回归 无需事先假设数据分布； 可得到近似概率预测； 对率函数任意阶可导的凸函数，许多数值优化算法都可直接用于求取最优解 3、线性判别分析（LDA） 当两类数据同先验、满足高斯分布且协方差相等时，LDA可达到最优分类 4、boosting 代表 ...
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2018-09-06 22:49:29
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7 种回归方法！请务必掌握！ https://mp.weixin.qq.com/s/k_UA4LIEji14fucj_NH7Cg 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种 ...
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2018-09-06 14:45:15
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引言 线性和逻辑回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个建模算法。 两者都很棒，因为它们易于使用和解释。 然而，它们固有的简单性也有一些缺点，在许多情况下它们并不是回归模型的最佳选择。 实际上有几种不同类型的回归，每种都有自己的优点和缺点。 在这篇文章中，我们将讨论5种最常见的回归算法及其属性 ...
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2018-09-05 23:44:26
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在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 0. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒 ...
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2018-09-05 21:50:36
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logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用。 一、逻辑回归定义 假设在多个独立自变量𝑥1，𝑥2，… 作用下，记y取1的概率是p=P(y=1|X)，取0的概率则为1-p 取1和取0的概率之比为p/(1-p) ...
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2018-09-03 19:29:41
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1、请计算数组[1，2，3]中的元素3的Softmax值 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 也就是说，是该元素的指数，与所有元素指数和的比值 2、什么是过拟合？ 防止过拟合有哪些措施？ 3、对于二分类问题，分别描述逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN算法。 ...
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2018-09-02 11:08:46
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方法与参数 LogisticRegression类的各项参数的含义 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, inter ...
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2018-09-01 20:26:56
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