生存分析 三大块内容： 1，描述性的 生存率、中位生存期、生存曲线等，常用Kaplan-meier法 2，比较分析 两组的生存曲线是否有差别，log-rank检验（单个因素） 3，cox比例风险回归 类似logistic回归，多个变量对Y的影响，得到一个概率值，只不过加了时间 多花点时间聊聊cox的 ...
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2019-08-10 19:05:39
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Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数，而在分类问题中，比如二分类，希望输出的值是0或1，如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键。注意logistics回归又称 逻辑回归，但他是分类问题，而不是回归问题。 Q2假说表示 其中： sigmoid函数 hθ（x）的作用是，对于给定的输入变量 ...
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2019-07-28 17:35:27
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七，专著研读（Logistic回归） 分类：k 近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。 运用 k 近邻算法，使用距离计算来实现分类 决策树，构建直观的树来分类 朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器 Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始 ...
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2019-07-28 09:35:44
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基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 import pandas as pd 导入一个用于读取csv数据的容器 from sklearn.model_selection import train_test_split 用于数据集划分的模块 ...
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2019-07-24 09:30:24
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Logistics回归：实战，有两个特征X0,X1.100个样本，进行Logistics回归 1.导入数据 2. Logistics回归梯度上升优化算法 3. 画出决策边界，即画出数据集合Logistics回归最佳拟合直接的函数 4. 测试数据，画图 5. 结果如下 另外，还有 ...
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2019-07-20 13:00:08
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参考机器学习实战和博客https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/77500679 ...
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2019-07-15 17:31:27
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1、线性回归 回归的目的是预测数值型数据的目标值。目标值的计算是通过一个线性方程得到的，这个方程称为回归方程，各未知量（特征）前的系数为回归系数，求这些系数的过程就是回归。 对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差。把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为 ...
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2019-06-23 16:10:10
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智能运维用到的技术 1.数据聚合/关联技术概念聚类算法AOI分类算法K近邻/贝叶斯分类器/logistic回归(LR)/支持向量机(SVM)/随机森林(RF) 2.数据异常点检测技术独立森林算法 3.故障诊断和分析策略关联规则挖掘(Apriori算法/FP-growth算法)(有)决策树算法(迭代二 ...
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2019-06-19 16:43:16
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机器学习 周志华：《机器学习》 李航：《统计学习方法》 图灵程序设计丛书：《机器学习实战》 机械工业出版社：《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow 》 前两本书，在我们实验室基本人手一本，可见其真的很好。这两本我都读过，周老师讲的浅显易懂，推荐初学者读。李航老师是从统计学 ...
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2019-06-09 13:03:24
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1 先备知识 1.1 一些统计学认识 方差: 用来描述样本偏离中心程度的量 协方差：用来描述两变量 X,Y 相互关系的量，协方差越大，对彼此影响越大，协方差等于0，两者独立 协方差矩阵： 如果一组样本 y1,.......ym ,每个样本是 n 维行向量，则这组样本的协方差矩阵为： 注意：矩阵中的 ...
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2019-06-04 20:57:10
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