邏輯迴歸模型的兩種定義與引數估計思路
邏輯斯諦迴歸（logistic regression）是統計學習中的經典分類方法，屬於判別模型。
1. 邏輯斯諦迴歸模型定義
在 Andrew NG 的 Machine Learning 課程和李航的統計學習方法中，都有對邏輯斯諦迴歸模型的介紹，然而二者卻對模型有著不同的定義。
1.1 決策函式
Andrew NG 課程中，對二項邏輯迴歸模型的決策函式如下：
其中
1.2 條件概率分佈
統計學習方法中，二項邏輯迴歸模型是如下函式定義的條件概率分佈：
這裡，
2. 模型引數估計
由於定義的模型存在差異，因此二者的引數估計的思路也不同。
2.1 誤差之和極小化
Andrew NG 課程中對誤差之和的計算方法如下：
Cost函式可統一成以下形式：
最終的誤差函式如下：
求解誤差函式的極小值，即可得到
邏輯斯諦迴歸（logistic regression）是統計學習中的經典分類方法，屬於判別模型。
1. 邏輯斯諦迴歸模型定義
在 Andrew NG 的 Machine Learning 課程和李航的統計學習方法中，都有對邏輯斯諦迴歸模型的介紹，然而二者
邏輯迴歸(Logistic Regression, LR)是傳統機器學習中的一種分類模型，由於演算法的簡單和高效，在實際中應用非常廣泛。它的起源非常複雜，可以看參考引用1。具體應用實踐可以看這裡。
問題背景
對於二元分類問題，給定一個輸入特徵向量XX(例 命名 c++ ech += esp set with aced spa 類內定義
class Teacher
{
private:
string _name;
int _age;
public:
Teacher()
{
printf("create teche alt obj tro tran padding pad hit object 方式 裝飾器方式：[email protected]/* */
經典類，[email protected]/* */（如上一步實例）
# ############### 重復 及其 orf with gpo val 定義 系統 brush
# tensorflow中的兩種定義scope(命名變量)的方式tf.get_variable和tf.Variable。Tensorflow當中有兩種途徑生成變量 variable
import te cti 函數名 arguments ros 表達 length 16px 列表 microsoft 1.聲明式函數:function test(){};
2.表達式函數:var test=function(){}
例:function test(a,b){}
test( linux 運維 系統 擴容 磁盤 /dev/mapper/VolGroup-lv_root是一個邏輯卷，通過df –h命令你可以發現它與“/”根分區相關聯，你也可以理解為它就是根分區。
[root@localhost ~]# df -h
Filesystem Siz 建立程序的兩種方式
第一種使用multprocessing 開啟子程序第二種使用自定義的方式（設計繼承程序類的方式）
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
def run(self):
p # class Foo(object):# def __init__(self, name):# self.name = name### f = Foo("alex")# print(type(f))# print(type(Foo))def func(self): print(
問題：
執行模型輸出loss值為NAN,訓練200次後未出現線性模型
nan
nan的資料型別為float, not a number 的縮寫。python中判斷是否為nan型別的方法，使用math庫中的*isnan()*函式判斷：
from math import
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True)
本案例主要是通過對不均衡的28萬組資料建立模型，分析預測欺詐使用者，採用sigmod函式作為損失函式，採用交叉驗證的方法
和l1正交法則，比對了不同懲罰函式下的模型的召回率，也通過預測值和實際值做出混淆矩陣更加直觀看到各種預測結果。
也比較了sigmod函式下的不同閾值下的模型預測的精度和召
在日常學習或工作中經常會使用線性迴歸模型對某一事物進行預測，例如預測房價、身高、GDP、學生成績等，發現這些被預測的變數都屬於連續型變數。然而有些情況下，被預測變數可能是二元變數，即成功或失敗、流失或不流失、漲或跌等，對於這類問題，線性迴歸將束手無策。這個時候就需要另一種
符號常量 #define Pi 3.1415926f;
常值變數 const float pi 3.1415926f;
第一種方式：巨集定義，是將Pi定義成一種符號，此時Pi只是3.1415926的別名，在編譯期間用3.1415926去取代Pi的值。
1.define是巨集定義，程式在預處
邏輯迴歸被廣泛的用來解決分類問題。由於分類是非線性問題，所以建模的主要難點是如何把非線性問題轉換為線性問題。
在模型評估層面，討論了兩類相互有關聯的評估指標。對於分類問題的預測結果，可以定義為相應的查準查全率。對於基於概率的分類模型，還可以繪製它的ROC曲線，以及計算曲線線面的面積AUC。
任務
預測貸款客戶是否會逾期，status為響應變數，有0和1兩種值，0表示未逾期，1表示逾期。
程式碼：
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 15 13:02:11 2018
關於JAVA中兩種字串定義方式的區別
第一次寫，就當複習總結一下，希望能幫到需要的人吧= =
我們知道在JAVA中，對於字串的例項化方式有兩種：
直接賦值：String str = “Hello World”;
構造方法例項化：String str = new
本篇不講演算法
只講用Python （pandas, matplotlib, numpy, sklearn) 進行訓練的一些要點
1.合併index
np.concatenate([index1,index2])
2.from sklearn.cross_va
任務
預測貸款使用者是否會逾期，status為響應變數，有0和1兩種值。
程式碼：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 15 13:02:11 2018
@author: keepi
"""
i
離散化是什麼：一些數字，他們的範圍很大（0-1e9），但是個數不算多（1-1e5），並且這些數本身的數字大小不重要，重要的是這些數字之間的相對大小（比如說某個數字是這些數字中的第幾小，而與這個數字本身大小沒有關係，要的是相對大小）（6 8 9 4 離散化後即為 2 3 4 1 相關推薦
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