P1P2 MATLAB教程 P3: > 分类模型> 优化模型> 评价模型> 预测模型 分类模型 1.聚类分析 1.1 k-means聚类法 1.2系统聚类法 1.3模糊聚类 2.判别分析 2.1距离判别 2.2Fisher判别 2.3Bayes判别 2.4逐步判别 3.逻辑回归 4机器学习分类 4. ...
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2020-06-11 22:01:33
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？】 · 防止过拟合的方法： （1）增加样本量（适用任何模型）。 （2）如果数据稀疏，使用L1正则，其他情况，使用L2。 L1正则，通过增大正则项导致更多参数为0，参数系数化降低模型复杂度，从而抵抗过拟合。 L2正则，通过使得参数都趋于0，变 ...
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2020-06-09 09:55:14
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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？ 逻辑回归是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。 2.自述一下什 ...
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2020-06-09 09:23:53
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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？2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？ 1答：逻辑回归：是一种广义bai的线性回归分析模型。应用不同：逻辑回归常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。线性回归常运用于数学、金融、趋势线、经济学 ...
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2020-06-08 23:36:47
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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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