逻辑回归的基本思想
@储倩607：神经网络挖掘模型与logistic回归挖掘模型的不同点有哪些? -
劳妍13479701957…… 逻辑回归有点像线性回归,但是它是当因变量不是数字时使用.比如说因变量是布尔变量(如是/否响应),这时候就需要逻辑回归.它称为回归,但实际上是是根据回归进行分类,它将因变量分类为两个类中的任何一个. 网页链接 如上所述,...
@储倩607：机器学习和统计里面的auc怎么理解 -
劳妍13479701957…… 很多,主要说下监督学习这块的算法哈.欢迎讨论.svm,支撑向量机,通过找到样本空间中的一个超平面,实现样本的分类,也可以作回归,主要用在文本分类,图像识别等领域,详见:;lr,逻辑回归,本质也是线性回归,通过拟合拟合样本...
@储倩607：机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些 -
劳妍13479701957…… 尝试回答一下 首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法.xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear).而GBDT则特指梯度提升决策树算法. xgboost相对于普通gbm的实现,...
@储倩607：【高中数学】选修1 - 2的基础知识有哪些 -
劳妍13479701957…… 5 那么y尖=1,它就读作b尖) b尖=(116-5*3*6.6)÷(55-5*3的平方)=1.7*3=1,所以就有误差,y尖=b尖*x+a尖 可写作y=bx+a+e(e叫做随机误差) 你大概懂了吗.7 a尖=y的平均数-b尖乘以x的平均数=6,即1*1+2*2+3*3+4*4+5*5=55 再算x的平...
@储倩607：如何理解神经网络里面的反向传播算法 -
劳妍13479701957…… 类比来说类似于 几个人站成一排 第一个人看一幅画(输入数据),描述给第二个人(隐层)……依此类推,到最后一个人(输出)的时候,画出来的画肯定不能看了(误差较大). 反向传播就是,把画拿给最后一个人看(求取误差),然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里(权值修正).
@储倩607：高中数学选修1 - 1和1 - 2的重点知识有哪些? -
劳妍13479701957…… 选修1-1有:第一章 常用逻辑用语 1.1 命题及其关系 1.2 充分条件与必要条件 1.3 简单的逻辑联结词 阅读与思考 “且”“或”“非”与“交”“并”“补” 1.4 全称量词与存在量词 小结 复习参考题 第二章 圆锥曲线与方程 2.1 椭圆 探究与发现 ...
@储倩607：如何正确理解Logistic回归分析中的比值比 -
劳妍13479701957…… 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框 2 将因变量和自变量放入格子的列表里,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里选择最简...
@储倩607：逻辑回归为什么用最大似然估计求解 -
劳妍13479701957…… 我们求最大似然函数参数的立足点是步骤C,即求出每个参数方向上的偏导数,并让偏导数为0,最后求解此方程组.由于中参数数量的不确定,考虑到可能参数数量很大,此时直接求解方程组的解变的很困难.于是,我们用随机梯度上升法,求解方程组的值.
劳妍13479701957…… 逻辑回归有点像线性回归,但是它是当因变量不是数字时使用.比如说因变量是布尔变量(如是/否响应),这时候就需要逻辑回归.它称为回归,但实际上是是根据回归进行分类,它将因变量分类为两个类中的任何一个. 网页链接 如上所述,...
@储倩607：机器学习和统计里面的auc怎么理解 -
劳妍13479701957…… 很多,主要说下监督学习这块的算法哈.欢迎讨论.svm,支撑向量机,通过找到样本空间中的一个超平面,实现样本的分类,也可以作回归,主要用在文本分类,图像识别等领域,详见:;lr,逻辑回归,本质也是线性回归,通过拟合拟合样本...
@储倩607：机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些 -
劳妍13479701957…… 尝试回答一下 首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法.xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear).而GBDT则特指梯度提升决策树算法. xgboost相对于普通gbm的实现,...
@储倩607：【高中数学】选修1 - 2的基础知识有哪些 -
劳妍13479701957…… 5 那么y尖=1,它就读作b尖) b尖=(116-5*3*6.6)÷(55-5*3的平方)=1.7*3=1,所以就有误差,y尖=b尖*x+a尖 可写作y=bx+a+e(e叫做随机误差) 你大概懂了吗.7 a尖=y的平均数-b尖乘以x的平均数=6,即1*1+2*2+3*3+4*4+5*5=55 再算x的平...
@储倩607：如何理解神经网络里面的反向传播算法 -
劳妍13479701957…… 类比来说类似于 几个人站成一排 第一个人看一幅画(输入数据),描述给第二个人(隐层)……依此类推,到最后一个人(输出)的时候,画出来的画肯定不能看了(误差较大). 反向传播就是,把画拿给最后一个人看(求取误差),然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里(权值修正).
@储倩607：高中数学选修1 - 1和1 - 2的重点知识有哪些? -
劳妍13479701957…… 选修1-1有:第一章 常用逻辑用语 1.1 命题及其关系 1.2 充分条件与必要条件 1.3 简单的逻辑联结词 阅读与思考 “且”“或”“非”与“交”“并”“补” 1.4 全称量词与存在量词 小结 复习参考题 第二章 圆锥曲线与方程 2.1 椭圆 探究与发现 ...
@储倩607：如何正确理解Logistic回归分析中的比值比 -
劳妍13479701957…… 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框 2 将因变量和自变量放入格子的列表里,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里选择最简...
@储倩607：逻辑回归为什么用最大似然估计求解 -
劳妍13479701957…… 我们求最大似然函数参数的立足点是步骤C,即求出每个参数方向上的偏导数,并让偏导数为0,最后求解此方程组.由于中参数数量的不确定,考虑到可能参数数量很大,此时直接求解方程组的解变的很困难.于是,我们用随机梯度上升法,求解方程组的值.
