Logistic回归算法调试 一、算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法，主要用用于只有两种标签的分类问题。其原理为对一些数据点用一条直线去拟合，对数据集进行划分。从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法，所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因 ...
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2018-07-11 00:57:31
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NumPy库函数基础： 机器学习算法涉及很多线性代数知识。 NumPy库中有很多线性代数计算。 之所以用到线性代数只是为了简化不同的数据点上执行的相同数学运算。将数据表示为矩阵形式， 只需要执行简单的矩阵运算而不需要复杂的循环操作。 randMat =mat（random.rand（4,4）） 数据 ...
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2018-07-03 18:14:54
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#-*- coding:utf-8 -*- #https://blog.csdn.net/fenfenmiao/article/details/52165472 from numpy import * #科学计算包 import operator #运算符模块 import matplotlib i... ...
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2018-06-19 22:39:37
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把上次建模校赛一个根据三围将女性分为四类(苹果型、梨形、报纸型、沙漏)的问题用逻辑回归实现了，包括从excel读取数据等一系列操作。 Excel的格式如下：假设有r列，则前r-1列为数据，最后一列为类别，类别需要从1开始，1~k类， 如上表所示，前10列是身高、胸围、臀围等数据(以及胸围和腰围、胸围 ...
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2018-06-16 11:55:01
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局部加权线性回归 线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有小均方误差的无偏估 计。显而易见，如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差，从而降低预测的均方误差。 其中的一个方法是局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Re ...
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2018-06-10 11:40:06
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本文将进学习机器学习的第一个算法------线性回归，首先分析什么是线性回归，然后进行预测鲍鱼年龄的实战 ...
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2018-06-09 19:42:29
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适用因变量一般有1和0(是否)两种取值,表示取值为1的概率. 采用随机逻辑回归剔除自变量(剔除false),逻辑回归的本质还是一种线型模型,被筛选掉的变量不一定就跟结果没关系,可能存在非线型相关. ...
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2018-06-07 15:33:05
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github： "代码实现之逻辑回归" 本文算法均使用python3实现 1. 什么是逻辑回归 《机器学习实战》一书中提到： 利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类（主要用于解决二分类问题）。 由以上描述我 ...
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2018-06-04 22:24:59
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1.1 机器学习概念：机器学习能让我们从数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义。机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。1.2 机器学习的主要任务：大多数人都见过回归的例子——数据拟合曲线：通过给定数据点的最优拟合曲线。分类和回归属于监督学习（因为这类算法必须知道预测... ...
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2018-06-03 14:36:19
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Logistic回归虽然名字叫”回归” ，但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的 ...
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2018-05-30 22:50:22
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