一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指 ...
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2020-06-15 17:45:02
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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？ 逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。 不同的就是线性回归中，独立变量的系数解释十分明了，就是保持其他变量不变时，改变单个变量因变量的改变量。而在逻辑回归中，自变量系数的解释就要视情况而定了，要看选用的概率分 ...
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2020-06-14 10:58:20
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编译的时候经常会遇到 ISO C90 forbids mixed declarations and code 警告 百度了一下，知道是如下原因 ： 变量定义之前任何一条非变量定义的语句(注意：语句是会带分号的)都会引起这个警告！ 解决方法： 将非变量的定义移到变量定义之后 即可 在内核中还需要将 p ...
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2020-06-12 14:16:09
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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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by 闲欢 本文向大家介绍一下 NumPy 常见的数学函数。 NumPy 三角函数 三角函数是基本初等函数之一，是以角度（数学上最常用弧度制，下同）为自变量，角度对应任意角终边与单位圆交点坐标或其比值为因变量的函数。三角函数一般用于计算三角形中未知长度的边和未知的角度，在导航、工程学以及物理学方面都 ...
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2020-06-01 11:58:42
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回归XY 相关性 回归分析给不了因果因此，用回归去研究相关关系 Y变量 Y是什么？俗称因变量。取义，因为别人的改变，而改变的变量。在实际应用中，Y刻画的是业务的核心诉求，是科学研究的关键问题。[王汉生](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjEyMTYwMg= ...
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2020-05-25 16:09:24
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一、线性回归的概念 1.1、定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 优点：结果易于理解，计算不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型。 1.2、分类 一元线性回归：涉及到的变量只有一 ...
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2020-05-20 12:03:58
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Python数据结构总结 dict与set的实现原理 两者的原理都是哈希表。 dict与set实现原理是一样的，都是将实际的值放到list中。唯一不同的在于hash函数操作的对象，对于dict，hash函数操作的是其key，而对于set是直接操作的它的元素，假设操作内容为x，其作为因变量，放入has ...
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2020-05-08 12:53:05
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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？ 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；比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这个时候就用线性回归来做；如果将体 ...
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2020-04-26 11:01:04
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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？ 答：逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如说某个病人患某种疾病的可能性。逻辑回归本质上是线性回归，但是线性回归需要自变量与因变量之间的线性关系，逻辑回归不需要自变量与因变量之 ...
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2020-04-25 17:05:58
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