Binary Classification Notation used in this course Logistic Regression Sigmoid函数：$\displaystyle \sigma(z) = \frac{1}{1+e^{ z}}$ practice: 总结： y是概率，通过y ...
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2020-04-03 12:13:34
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一.基本 1.模型也被称为学习器，学习器更为准确。学习器是指能从已有的数据中学习到所需知识的数学模型。 2.模型分类：按照学习的数据分类， （1）监督学习（supervised learning）:训练的数据有标记信息。又由标记信息的 【1】分类：标记信息呈现离散状态。KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、 ...
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2020-04-01 21:01:07
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1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别： 线性回归预测的是一个连续的值，不论是单变量还是多变量（比如多层感知器），他都返回的是一个连续的值，放在图中就是条连续的曲线，他常用来表示的数学方法是Y=aX+b； 与之相对的，逻辑回归给出的值并不是连续的，而是 类似于“是” 和 “否” 的回答， ...
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2020-03-30 19:35:21
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四舍五入的数学原理介绍：对正数a.x：如果0.x<0.5，即舍去。四舍五入结果为：a 如果0.x>=0.5,即进位。四舍五入结果为：a+1对负数，先转化为正数，四舍五入之后，转化结果再取负。调用C++自带函数round：写头文件#include<math.h>使用int round(double x ...
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2020-03-28 21:36:24
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时间序列的平稳性判定是时间序列分析预测的关键技术，为了根据数据特征提供更为可靠合理的平稳性判定 方法，从数据平稳条件入手比较分析了时间路径图、自相关函数、DF检测和ADF检测四种方法的数学原理。以股票数据为 应用背景，采用EViews工具对时间序列的平稳性判定进行了实验仿真和对比分析，得出对于复杂的 ...
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2020-03-28 10:38:06
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""" 机器学习算法分类： 监督学习（有目标值） 分类（目标值是离散型数据）：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归（目标值是连续型数据）：线性回归、岭回归 无监督学习（无目标值）：聚类 K-means 机器学习一般会把数据集划分为训练集（3/4）和测试集（1/4），可 ...
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2020-03-26 01:37:29
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event.txt 解决分类问题： 数据处理：训练集测试集划分，交叉验证，验证曲线，学习曲线，网格搜索。。 分类模型：逻辑回归，朴素贝叶斯，树模型，svm 模型评估：混淆矩阵，分类报告；查找率，召回率，f1得分 ...
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2020-03-24 15:49:02
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理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类 ...
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2020-03-21 18:33:18
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参考： "如何理解主元分析（PCA）？" ) "PCA的数学原理" ) 转自： "python实现PCA" ) ★ PCA思路： 我们的初始矩阵为X，它是m×n维的矩阵，其中：m是该数据集有m条记录，n是每条记录中有n个特征，X的基本格式为： 我们看出矩阵X每一行就是一条记录，每一列就是特征，我们想 ...
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2020-03-18 11:18:14
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代码 1. 逻辑回归 2.简单特征提取 3.文本特征提取 4.中文特征提取 ...
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2020-03-08 17:45:03
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