逻辑回归（1）
数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22262在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。数据我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：心脏指数心搏量指数舒张压肺动脉压心室压力肺阻力是否存活其中我们有急诊室的观察结果，对于心肌梗塞，我们想了解谁存活下来了，
日期 2023-06-12 10:48:40
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索预测模型，Logis
日期 2023-06-12 10:48:40
逻辑回归算法
说到逻辑回归（Logistic Regression），其实他解决的并不是回归问题（Regression），而是分类问题（Classification）。分类问题都明白了，他和一般的回归问题的差别其实也就在于一个值域是连续的，而另一个值域是离散的，Sigmoid函数我们都知道分类问题需要解决的问题是给你一个分好类的训练集，然后给你一个数据让你判断这个数据属于哪一类。严格来说这是一个离散的问题，然而
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R语言条件(配对)逻辑回归-因变量是配对资料
“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。R语言二项逻辑回归： R语言logistic回归的细节解读R语言多项逻辑回归： R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类R语言有序逻辑回归：R语言有序logistic回归-因变量为等级资料条件逻辑回归conditional
日期 2023-06-12 10:48:40
数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上使用的算法是：二元逻辑回归Naive Bayes
日期 2023-06-12 10:48:40PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在
日期 2023-06-12 10:48:40R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点的任何输入特征拆分数据，生成两个或多个分支作为输出。这个迭代过程增加了生成的分支
日期 2023-06-12 10:48:40R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V
日期 2023-06-12 10:48:40数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22262最近我们被客户要求撰写关于心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。数据我们使用心脏病数据 ，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：心脏指数心搏量指数舒张压肺动脉压心室压力肺阻力是
日期 2023-06-12 10:48:40R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17950 最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep = ",")复制看起来所
日期 2023-06-12 10:48:40Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31233原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Yuanyuan Zhang随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于酒店评论数据的文本分析应用程序。在线评论文本是消费者对消费对象切身体验后以文本的形式反馈
日期 2023-06-12 10:48:40数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22262最近我们被客户要求撰写关于心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。数据我们使用心脏病数据 （ 查看文末了解数据获取方式 ） ，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：心脏指数心搏量
日期 2023-06-12 10:48:40特征选择 | 逻辑回归-通过系数符号和VIF进一步筛选变量-R版本
本文是上篇（特征选择 | 逻辑回归-通过系数符号和VIF进一步筛选变量）的续，是R版本的实现。R代码1、逐步选择，对R逻辑回归逐步选择变量的实现做了微调：logit_stepwise <- function(data, label, slentry, slstay){ # author: 小石头(bigdata_0819@163.com) # data：包含自变量
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测项目链接参考fork一下直接运行：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各
日期 2023-06-12 10:48:40R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点的任何输入特征拆分数据，生成两个或多个分支作为输出。这个迭代过程增加了生成的分支的数量并对原始数据进行了分
日期 2023-06-12 10:48:40数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。
日期 2023-06-12 10:48:40R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据|附代码数据
原文下载链接：http://tecdat.cn/?p=29196最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。Logistic回归分析是一个非常有效的模型，可以检验各种解释变量和二元反应变量之间的关系。同时，双变量模型分析也被用于检验单变量模型之间的相关性。本项目的目的是利用统计方法来检验某个因素是否对吸烟、喝酒或赌博偏
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark MLlib回归算法——线性回归、逻辑回归、SVM和ALS详解大数据
（1）模型的建立： 回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。 数学上，ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合： 通过适当设置α，ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况。例如，如果用参数α设置为1来训练线性回归模型，则其等价于Lasso模型。另一方面，如果α被设置为0，则训练
日期 2023-06-12 10:48:40在MySQL中构建逻辑回归模型（lrmysql）
在现代大数据时代，逻辑回归模型在数据挖掘领域中扮演着重要角色，它可以构建出更精确、准确的预测模型。此外，MySQL是全球最流行的开源关系数据库管理系统，它的高可用性、安全可靠以及其低成本不贵是它当成数据管理工具的必要条件。综上，我们将主要讨论在MySQL中构建逻辑回归模型的具体方法。 首先，我们需要在MySQL中创建一个表来存储分析过的数据。在MySQL命令行中，输入以下语句以创建表： CR
日期 2023-06-12 10:48:40逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头
逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头 1 逻辑回归 首先逻辑回归是线性回归衍生过来的，假设在二维空间上，本质上还是一条线，那么在三维空间，他就是一个平面。把数据分成两边，就是直的不能再直的一条线或者一个平面。那么假设现在我们有两个变量，就是图中这两个变量，为什么假设y=1是坏客户的话，根据图中可以看到，单个变量的划分并不可以把两种类型的客户分的很好，要两个变量相互作用，假设x1为
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习入门11 - 逻辑回归 (Logistic Regression)
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/logistic-regression/ 逻辑回归会生成一个介于 0 到 1 之间（不包括 0 和 1）的概率值，而不是确切地预测结果是 0 还是 1。 1- 计算概率 许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制，返回的是概率（输出值始终落
日期 2023-06-12 10:48:40逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头
逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头 1 逻辑回归 首先逻辑回归是线性回归衍生过来的，假设在二维空间上，本质上还是一条线，那么在三维空间，他就是一个平面。把数据分成两边，就是直的不能再直的一条线或者一个平面。那么假设现在我们有两个变量，就是图中这两个变量，为什么假设y=1是坏客户的话，根据图中可以看到，单个变量的划分并不可以把两种类型的客户分的很好，要两个变量相互作用，假设x1为
日期 2023-06-12 10:48:40DataScience：基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型
DataScience：基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型 目录 基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型 1、加载数据集 查看数据集的摘要信息 2、特征工程：数据分
日期 2023-06-12 10:48:40Interview：算法岗位面试—10.24下午—上海某软件公司(机器学习，上市)电话面试—考察SVM、逻辑回归、降低过拟合、卷积网络基础等
Interview：算法岗位面试—10.24下午—上海某软件公司(机器学习，上市)电话面试—考察SVM、逻辑回归、降低过拟合、卷积网络基础等 导读：当时电话来的非常快，我刚做完一家公司的笔试，接着来了电话的技术面试。 电话面试考点 博主今天中午1
日期 2023-06-12 10:48:40Interview：算法岗位面试—10.12上午—上海某科技公司图像算法岗位(偏图像算法，互联网AI行业)技术面试考点之LoR逻辑回归的底层代码实现、特征图计算公式
ML岗位面试：10.12上午—上海某科技公司图像算法岗位(偏图像算法，互联网AI行业)技术面试考点之LoR逻辑回归的底层代码实现、特征图计算公式 Interview：算法岗位面试—10.12上午—上海某科技公司图像算法岗位(偏图像算法，互联网AI行业)技术面试考点之LoR逻辑回归的底层代码实现、特
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记（四）---- 逻辑回归的多分类
一般情况下，我们都认为逻辑回归（LR）用来解决二分类问题，模型输出是y=1的概率值。那逻辑回归能否用来做多分类任务呢，答案是肯定的。 这里有两种方法使得逻辑回归能进行多分类任务： 一、将多分类任务拆解成多个二分类任务ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段三】Python机器学习05篇：机器学习项目实战：逻辑回归模型
本篇的思维导图： 要对离散变量进行预测，则要使用分类模型。分类模型与回归模型的区别在于其预测的变量不是连续的，而是离散的一些类别，例如，最常见的二分类模型可以预测一个人是否会违约、客户是否会流失、肿瘤是良性还是恶性等。逻辑回归模型虽然名字中有“回归”二字，但其在本
日期 2023-06-12 10:48:40chapter3——逻辑回归手动+sklean版本
1 导入numpy包 import numpy as np 2 sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) demox = np.array([1,2,3]) print(sigmoid(demox)) #报错 #demox = [1,2,3] # print(sigmoid(demox)) 结果： [0.73105858
日期 2023-06-12 10:48:40Andrew Ng-ML-第七章-逻辑回归
1.极大似然估计-逻辑回归代价函数的简化 Andrew Ng的ML视频上讲到：逻辑回归的代价函数可以用最大似然估计法进行简化成上图中第二个式子。 所以学习了一下极大似然估计原理： 2.求偏导 逻辑回归代价函数对θj求偏导，得到手写的部分。手动求解偏导函数如下： 卡住了，还是不太会求，怎么求啊！怎么可能是这个结果？ 2019-1-18更———— 转自：
日期 2023-06-12 10:48:40kaggle信用卡欺诈看异常检测算法——无监督的方法包括： 基于统计的技术，如BACON *离群检测 多变量异常值检测 基于聚类的技术；监督方法： 神经网络 SVM 逻辑回归
使用google翻译自：https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值。我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件。异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息。 异常检测算法的常见应用包括： 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文
日期 2023-06-12 10:48:40tensorflow 实现逻辑回归——原以为TensorFlow不擅长做线性回归或者逻辑回归，原来是这么简单哇！
实现的是预测 低 出生 体重 的 概率。尼克·麦克卢尔（Nick McClure）. TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. # Logistic Regression #---------------------------------- # # This function shows how to
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