原文链接：http://tecdat.cn/?p=6310 在讨论ROC曲线之前，首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的 对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险（概率）相匹配，则称该模型已被很好地校准。也就是说，如果我们要分配 ...
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2019-09-04 17:40:30
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6283 在Stata的实现中，可以使用鲁棒选项，当残差方差不恒定时，可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值，但使用三明治方差估计器计算标准误差（SE）。在这篇文章中，我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理，并强调如果残差方差不是常数 ...
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2019-09-04 16:21:26
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在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关，这种情况被称作多重共线性问题。 适度的多重共线性不成问题，但当出现严重共线性问题时，可能导致分析结果不稳定，出现回归系数的符号与实际情况完全相反的情况。本应该显著的自变量不显著，本不显著的自变量却呈现出显著性，这种情况下就需要消除多重共线 ...
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2019-09-04 13:37:09
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一面，电话（20190903） 1. 介绍下你自己 2.详细介绍个你自己觉得擅长的项目 3.这个项目的创新点 4.你觉得你怎么在cv领域做的突出 5.除了图像类算法，你还懂别的算法吗？ 6.详细的讲一下逻辑回归的推导吧，以及你在哪里用到这个算法的案例 7.随机森林和GBDT算法的区别 8.2根绳子， ...
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2019-09-03 22:29:02
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一、定义： 监督学习主要包括分类和回归 当输出被限制为有限的一组值(离散数值)时使用分类算法 当输出可以具有范围内的任何树值(连续数值)时使用回归算法 相似度学习是和回归和分类都密切相关的一类监督学习，它的目的是使用相似函数从样本中学习，这个函数可以度量两个对象之间的相似度或关联度 二、监督学习三要 ...
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2019-09-03 09:55:35
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import numpy as np def computer_error_for_give_point(w, b, points): 计算出 观测值与计算值 之间的误差， 并累加,最后返回 平均误差 loss = 0 for i in range(len(points)): x = points[ ...
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2019-09-02 19:45:56
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决策边界 我们可以看出 决定y取不同值的边界为：$$ \theta^T \cdot x_b = 0 $$ 上式表达式是一条直线，为决策边界，如果新来一个样本，和训练后得到的$ \theta $相乘，根据是否大于0，决定到底属于哪一类 画出决策边界 如果样本有两个特征$ x1,x2 $，则决策边界有： ...
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2019-09-02 19:25:20
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6166 在依赖模型得出结论或预测未来结果之前，我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定。也就是说，数据不会与模型所做的假设冲突。对于二元结果，逻辑回归是最流行的建模方法。在这篇文章中，我们将看一下 Hosmer-Lemeshow逻辑回归的拟合优度 ...
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2019-09-02 18:59:38
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本来想上传到csdn进行资源共享的，无奈的发现，csdn现在越来越恶心了，竟然不能自己定积分了，也不知道是根据什么来定的资源的价值 反正是没发自定义下载积分了，还是回归博客园的怀抱吧 最近公司在转型到wpf，所以找些资料来学习下，作为传智播客的公开课的受益者，首先想到的就是查一下传智播客有没有视频教 ...
PHPCookieCookie是存储在客户端计算机上的文本文件，它们保留用于跟踪目的。PHP透明地支持HTTPcookie。识别回归用户涉及三个步骤服务器脚本将一组cookie发送到浏览器。例如年龄等。浏览器将此信息存储在本地计算机上以供将来使用当下次浏览器向Web服务器发送任何请求时，它会将这些cookie信息发送到服务器，服务器使用该信息来识别用户。本章将教您如何设置cookie，如何访问它们
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2019-09-02 11:41:31
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