机器学习：逻辑回归的简单实现-爱代码爱编程
任务 根据数据集 建立逻辑回归模型，评估模型表现 预测Exam=75 Exam2=60的学生能否通过Exam3 建立二阶边界函数，重复任务1、2 数据集： 加载数据 # load the data import
练习2：逻辑回归-爱代码爱编程
练习2：逻辑回归 介绍 在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。 在开始练习前，需要下载如下的文件进行数据上传：
数据分享|r语言逻辑回归、线性判别分析lda、gam、mars、knn、qda、决策树、随机森林、svm分类葡萄酒交叉验证roc...-爱代码爱编程
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸
悖论初步昨日说-爱代码爱编程
一.悖论分类 悖论一般分为逻辑（哲学）悖论和理论（数理）悖论两类。本文主要讲述关于理论悖论的初步探讨。 二.理论简析 首先把结论告诉各位，理论悖论的大多数初步成因均是四维和三维的差别导致的，简单来说就是，四维（理想实验）的无穷性，和三维世界（物质世界）也就是我们存在的这个世界的有限性起了冲突，导致一些理论上可行，可证明的“事实”，实际上却完不成。
逻辑回归 logistic regression-爱代码爱编程
目录 前言 一、逻辑回归是什么？ 二、逻辑回归的优点和缺点 三、逻辑回归的应用场景 四、构建逻辑回归模型的注意事项 五、逻辑回归模型的实现类库 六、逻辑回归模型的评价指标 七、类库scikit-learn实现逻辑回归的例子 总结 前言 逻辑回归是机器学习中有监督学习的解决分类任务的一种算法。 一、逻辑回归是
随机变量分布和概率-爱代码爱编程
N.1 随机变量分布 1）正态分布(高斯分布，用的比较多) 这里句一个例子，小明有一枚筛子，但它不是六个面的，而是数不清多的面(即每一面都有个点对应点数)，但塞子的外形不均匀的，所以扔筛子有些点数的概率可能会大点。于是小明最中测试无数次，发现存在如下的公式关系。 ———————————————————————— ———————————————
骑行运动耳机哪个好用、自行车骑行耳机推荐-爱代码爱编程
对于骑行爱好者来说，选择适宜的骑行季节尤为重要。在不同的季节里，骑行所面临的挑战和乐趣各不相同。骑行路上听听音乐，可以舒缓紧绷的神经，消除腿部肌肉的疲劳，长距离的骑行，听音乐能转移注意力，舒缓心情，合适的音乐配上一路的骑行美景，甚至能让你越骑越轻松。这时候一款专业的骑行耳机是刚需之一，而骨传导耳机采用开放双耳的设计，大大提高对于周边环境音的感知度和敏锐判断
对于大样本下卡方检验的思考-爱代码爱编程
本人只是个小白，此帖子只是在搜帖子搜不到最终答案的情况下，翻阅了书籍，并将积累的内容对大家做诠释。 一、研究背景 在大数据时代，我们获取数据的方式多种多样。根据统计学理论，在针对分类变量之间的相关性上，可以使用卡方检验，来检验两组分类变量之间是否相互独立。 二、探索结果 本次使用了chat-GPT等大模型工具搜索答案，chat-GPT给出的答案只是
python中的随机梯度下降分类器（sgdclassifier）及其应用-爱代码爱编程
Python中的随机梯度下降分类器（SGDClassifier）及其应用 随机梯度下降分类器（Stochastic Gradient Descent Classifier，简称SGDClassifier）是一种广泛应用于分
意云丰浅谈：对于流量的一些思考-爱代码爱编程
“得流量者得天下”这句话不是没有道理的，经得起推敲，也能耐得住市场的考验，如今互联网的底层逻辑就是流量，事实上流量就能反映用户的需求，简言之：哪里有流量，哪里就有用户的需求。 大家想想看是不是这个道理，一件商品销量好，说明这件商品被许多人需要着，一篇文章点击率高，说明用户有想点进去看看的需求，同样，一个关键词被搜索的多，说明大家有了解这方面信息的需求
6种互联网创业副业策略-爱代码爱编程
今天给大家分享几个实操项目，不需要太多成本，尤其是最后一个项目，让你轻松上手，直接赚钱。1、AI工具近期非常火的ChatGPT，有些人可能不知道这是什么，但另一些人已经利用它每天赚钱。他们通过买卖账号赚取差价，在早期可以获得10倍的利润空间。此外，你还可以开直播，使用ChatGPT在线解答网友的问题，薅平台羊毛，每天轻松挣取收益。2、AI绘图工具通过下面这
分类逻辑回归实例一-爱代码爱编程
一、实例背景 假设根据【推荐分值】来对推荐者类型进行分类：高推荐、中推荐、低推荐 二、任务目标 训练出一个模型，来实现根据【推荐分值】，来预测【推荐类型】的分类 三、机器学习实现 1. 核心步骤 实现全流程：
【科研必看】sci论文检索报告怎么开？在哪开？要注意什么？-爱代码爱编程
论文发表被SCI数据库收录之后，作为学术成果上报时，一般需要提供论文检索报告，SCI论文检索报告怎么开？在哪开？要注意什么？这些问题，小编来给大家解答。 一、开具检索报告一般需要什么资料？ 一般需要提供这些资料：论文题目、作者、期刊名称、发表年代、卷期、页码。 二、怎么开具SCI检索报告？ 第一步：登录Web of Science查看sci论文
数据分析之非参数检验与二元逻辑回归结果不一致的原因-爱代码爱编程
在对两组数据进行非参数检验时，各项属性间无统计学差异，但以分类变量作为因变量使用二元逻辑回归进行分析时，其中存在属性p值小于0.05，即该变量对因变量的影响具有显著性。 导致该情况的原因 可能是由于两个检
数据结构与算法之逻辑回归详解-爱代码爱编程
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义线性模型，在分类问题中广泛应用，特别是二分类问题。逻辑回归可以通过把输入的特征与权重线性组合，再通过逻辑函数（sigmoid函数）将结果映射到0~1之间，来预测样本属于类别1的概率。 逻辑回归的模型结构与线性回归非常相似，但逻辑回归的输出值不再是一个连续变量，而是一个离散变量。具体而言，逻辑回归
逻辑回归及逻辑回归的评估指标-爱代码爱编程
一、逻辑回归介绍 逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。 1.
似然（likelihood）、极大似然、对数似然、最大后验等-爱代码爱编程
1 似然 设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连续型随机变量时为概率密度，当X为离散型随机变量时为概率分布），θ为待估参数（或者说系统参数），X1,X2,…Xn是来自于总体X的样本，x1,x2…xn为样本X1,X2,…Xn的一个观察值，则样本的联合分布 L（θ）称为似然函数，离散变量形式如下所示： 2 极大似然（Maximum Likelihood
matlab 中的逻辑回归：代码和数据集教程-爱代码爱编程
这里写自定义目录标题 欢迎使用 MATLAB 第 1 步：加载数据集 第 2 步：预处理数据集 第 3 步：拆分数据集 第 4 步：训练逻辑回归模型 第 5 步：做出预测 第 6