建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取 # 三大件 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path = 'data' + os.sep + 'LogiReg_data ...
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2020-06-08 10:46:48
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6.逻辑归回 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？ 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ ...
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2020-06-06 18:47:19
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当我们在训练一个神经网络的时候，参数的随机初始化是非常重要的，对于逻辑回归来说，把参数初始化为0是很ok的。但是对于一个神经网络，如果我们将权重或者是所有参数初始化为0，梯度下降算法将不会起到任何作用。 1.为什么逻辑回归参数初始化为0是ok的？ 下图所示，是logistic回归的图解： 假设我们用 ...
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2020-06-01 00:50:01
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申请评分卡模型 数据的预处理与特征构建(续) 课程简介：逻辑回归模型的特征需要是数值型，因此类别型变量不能直接放入模型中去，需要对其进行编码。此外，为了获取评分模型的稳定性，建模时需要对数值型特征做分箱的处理。最终在带入模型之前，我们还需要对特征做单变量与多变量分析的工作。 目录： 特征的分箱 WO ...
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2020-05-26 15:15:49
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drools6.3+spring+Drools Workbench+activemq搭建风险控制系统_Java_sinat_24910337的博客 CSDN博客 https://blog.csdn.net/sinat_24910337/article/details/50587793 drools规 ...
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2020-05-19 12:29:02
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主要内容： 线性回归 定义与问题引入 损失函数 梯度下降 过拟合与正则化 逻辑回归 定义与问题引入 损失函数 梯度下降与正则化 线性回归 有监督学习= 学习样本为D={(x~i~,y~i~)}^N^~i=1~ 多变量情形： 损失函数 loss function： 梯度下降： 其中α为步长，很大 震荡 ...
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2020-05-17 17:27:48
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em，是一种含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。 lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等； svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面 ...
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2020-05-13 19:44:45
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逻辑回归、正则化、感知机 正则化 为避免过拟合，增强模型的泛化能力，可以使用正则化的方法。 1. Lasso回归 L1正则化 $$ J(\theta)=\frac{1}{2n}(\mathtt X\theta Y)^T(\mathtt X\theta Y)+\alpha\lVert \theta\r ...
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2020-05-13 16:36:28
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MATLAB中的polyfit函数的使用方法 在MATLAB中polyfit函数是用来进行多项式拟合的。其数学原理是基于最小二乘法进行拟合的。具体使用语法是： p = polyfit(x,y,n); % 其中x,y表示需要拟合的坐标点，大小需要一样； n表示多项式拟合的次数。 % 返回值p表示多项式 ...
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2020-05-09 21:29:30
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名为回归，其实为一种分类算法 数据集： $$D = \lbrace x_i, y_i \rbrace i = 1, 2 , ..., n$$ 其中 $$x_i = (x_{i1}; x_{i2}; ...; x_{im})$$ 即每个样本有m个属性 $$ y_i = \begin{cases} 1 ...
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2020-05-03 01:04:17
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