1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？ 答： （1）可以通过增加样本量，或者提取不重要的特征进行降维来防止过拟合，也可以通过正则化来防止过拟合。 （2）正则化的原理，就是通过约束系数（w）的大小，进而抑制整体的过拟合情况。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 ...
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2020-04-29 12:50:57
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python基础语法5 全局变量 global 保留字 1.位置参数传递 2.关键字传递 关键字(keyword)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。 def fun(a,b,c) return a+b+c print(f(1,c=3,b=2)) 3.参数默认值 在定义 ...
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2020-04-28 23:11:03
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1 简介 逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。 最大嫡是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。 逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。 2 模型 2.1 逻辑斯谛分布 2.2 ...
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2020-04-28 17:31:04
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1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数址小作为剪枝的标准。 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则，生成 ...
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2020-04-28 14:36:46
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参数置信区间**计量经济学第三版课后答案靳庭良**和模型预测区间大小的影响因素分析，删掉了第2章一元线性回归模型的相关内容。在第4章引言中增加了随机误差项的正态性检验方法，§4.4节增加了含有随机解释变量的经典线性回归模型的定义、参数OLS估计量的性质以及假设检验的**计量经济学第三版课后答案**靳... ...
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2020-04-27 19:37:15
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数据集： $$D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace$$ 其中： $$x_i = (x_{i1};x_{i2};...;x_{id})$$ 单属性，二分类 分类面： $$f(x)= \omega x + b$$ 最小均方差求$\omega ...
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2020-04-27 19:27:20
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 答：特征选择：选择部分特征当做机器学习的相关数据。 PCA：PCA是一种分析，简化数据集的技术。，是数据维数压缩，尽可能尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息，可以消减回归分析或聚类分析中特征的数量。 二、并用自己的话阐述出两者的 ...
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2020-04-27 19:06:50
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表达矩阵 要做两两样本的相关性散点图，并计算标明相关系数。 编写函数要点： 直接在aes中传参是不行的 线性回归表达式 函数 方法1：用!!ensym myplot Ref: "https://stackoverflow.com/questions/15323269/addressing x and ...
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2020-04-27 17:36:05
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逻辑回归是怎么防止过拟合的？ 过拟合就是参考的特征数过多，直接筛选减少就是它的做法，不过需要手动保留认为有适当意义的数据 为什么正则化可以防止过拟合？ 正则化就是保留所有特征，但是降低它对对特征的识别度，就是降低特征参数（符号就不打了） -用logiftic回归来进行实践操作 import nump ...
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2020-04-27 17:19:49
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Prometheus提供了其它大量的内置函数，可以对时序数据进行丰富的处理。某些函数有默认的参数，例如：year(v=vector(time())instant-vector)。其中参数v是一个瞬时向量，如果不提供该参数，将使用默认值vector(time())。instant-vector表示参数类型。abs()abs(vinstant-vector)返回输入向量的所有样本的绝对值。absent
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2020-04-27 15:27:23
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