spss logistic回归分析结果如何分析 如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一.二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0.1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况. 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析. (一)数据准备和SPSS选项设置 第一步,原始数据的转化:如图1-1所示,其中脑梗塞可以分为ICAS.ECAS和NCAS三种

%% ============ Part : Compute Cost and Gradient ============ % In this part of the exercise, you will implement the cost and gradient % for logistic regression. You neeed to complete the code in % costFunction.m % Setup the data matrix appropriately

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/carolinedy/article/details/80691877 from sklearn.linear_model

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression

https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 具体安装及使用可以参考官方文档https://github.com/pjreddie/darknet https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77554288#comments     q强烈推荐阅读,系统学习深度学习(三十二)--YOLO v1,v2,v3 并且还有很多其他比较好的文章http://blog.csdn.net/u012235274/article/

深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing the dimensionality of data with neural networks”的主要思想与MATLAB程序解读. 深度自编码器首先用受限玻尔兹曼机进行逐层预训练,得到初始的权值与偏置(权值与偏置的更新过程用对比散度CD-1算法).

文章来自微信公众号:机器学习炼丹术.号主炼丹兄WX:cyx645016617.文章有问题或者想交流的话欢迎- 参考目录: @ 目录 0 论文 1 概述 2 pipeline 3 技术细节 3.1 预处理 3.2 卷积网络 3.3 VGG分类网络结构 3.4 图像分割 4 遇到的问题 0 论文 论文是2018年的,发表在医学期刊<Circulation>的一篇文章<Fully Automated Echocardiogram Interpretation in Clinical Pract

logistics回归 1.影响关系研究是所有研究中最为常见的. 2.当y是定量数据时,线性回归可以用来分析影响关系. 3.如果现在想对某件事情发生的概率进行预估,比如一件衣服的是否有人想购买? 这里的Y是"是否愿意购买",属于分类数据,所以不能使用回归分析. 4.如果Y为定类数据,研究影响关系,选择logistics回归分析. 哑变量 1.哑变量(dummy var iable) 也称虚拟变量. 2.用数字代码表示的定性自变量. 3.哑变量可有不同的水平: (1).只有两个水平的哑变

第七篇 前言 本篇文章主要讲解下载操作的相关知识,SDWebImageDownloaderOperation的主要任务是把一张图片从服务器下载到内存中.下载数据并不难,如何对下载这一系列的任务进行设计,就很难了.接下来我们一步一步的分析作者在开发中的思路和使用到的技术细节. NSOperation NSOperation想必大家都知道,为了让程序执行的更快,我们用多线程异步的方式解决这个问题,GCD与NSOperation都能实现多线程,我们这里只介绍NSOperation.如果大家想了解更多N

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

第一篇 前言 从今天开始,我将开启一段源码解读的旅途了.在这里先暂时不透露具体解读的源码到底是哪些?因为也可能随着解读的进行会更改计划.但能够肯定的是,这一系列之中肯定会有Swift版本的代码. 说说我的目的.想成为一名好的程序员,肯定绕不开模仿这条路.之所以做出这么一个决定,也是想提高自己写框架的能力,逻辑思维能力,扩展知识面.同时也能够给那些想了解这些框架的同学一些基本的解释.何乐而不为呢? 解读方法 对于框架的源码解读,我个人的习惯是先看头文件,先从头文件最简单的开始解读,也就是说首先看不

第二篇 前言 本篇是和GIF相关的一个UIImage的分类.主要提供了三个方法: + (UIImage *)sd_animatedGIFNamed:(NSString *)name ----- 根据名称获取图片 + (UIImage *)sd_animatedGIFWithData:(NSData *)data ----- 根据NSData获取图片 - (UIImage *)sd_animatedImageByScalingAndCroppingToSize:(CGSize)size -----

第三篇 前言 本篇主要解读SDWebImage的配置文件.正如compat的定义,该配置文件主要是兼容Apple的其他设备.也许我们真实的开发平台只有一个,但考虑各个平台的兼容性,对于框架有着很重要的意义.这篇文章的重点是抽取出对于iOS很重要的用法,能够在项目开发中提高效率. #import 导入这个头文件,我们就能访问系统提供的配置选项了,我们接下来会对该文件出现的配置属性做出解释. __OBJC_GC__ #ifdef __OBJC_GC__ #error SDWebImage does

第四篇 前言 首先,我们要弄明白一个问题? 为什么要对UIImage进行解码呢?难道不能直接使用吗? 其实不解码也是可以使用的,假如说我们通过imageNamed:来加载image,系统默认会在主线程立即进行图片的解码工作.这一过程就是把image解码成可供控件直接使用的位图. 当在主线程调用了大量的imageNamed:方法后,就会产生卡顿了.为了解决这个问题我们有两种比较简单的处理方法: 我们不使用imageNamed:加载图片,使用其他的方法,比如imageWithContentsOfFi

第五篇 前言 本篇主要讲解图片缓存类的知识,虽然只涉及了图片方面的缓存的设计,但思想同样适用于别的方面的设计.在架构上来说,缓存算是存储设计的一部分.我们把各种不同的存储内容按照功能进行切割后,图片缓存便是其中的一个. 我们在封装自己的图片缓存管理对象的时候,SDWebImageCache能够提供大约90%的代码给我们直接使用,基于这些代码,我们需要分析出作者的设计思想是什么?当需要缓存某个列表时,基于SDWebImageCache的设计思想,我们就能够设计出比较合理的缓存管理对象了. 所谓举一

第六篇 前言 我们在SDWebImageCache(上)中了解了这个缓存类大概的功能是什么?那么接下来就要看看这些功能是如何实现的? 再次强调,不管是图片的缓存还是其他各种不同形式的缓存,在原理上都极其相似,我们通过SDWebImageCache,来看看作者是如何实现这个功能的. 在业务中,经常要缓存数据,通过本篇的学习,我们写出的缓存管理者这个管理者对象,就能够有所进步. NSCache 对于很多开发者来说,NSCache是一个陌生人,因为大家往往对NSMutableDictionary情有独

承接上一篇AFNetworking 3.0 源码解读 总结(干货)(上) 21.网络服务类型NSURLRequestNetworkServiceType 示例代码: typedef NS_ENUM(NSUInteger, NSURLRequestNetworkServiceType) { NSURLNetworkServiceTypeDefault = 0, // Standard internet traffic NSURLNetworkServiceTypeVoIP = 1, // Voic

养成记笔记的习惯,对于一个软件工程师来说,我觉得很重要.记得在知乎上看到过一个问题,说是人类最大的缺点是什么?我个人觉得记忆算是一个缺点.它就像时间一样,会自己消散. 前言 终于写完了 AFNetworking 的源码解读.这一过程耗时数天.当我回过头又重头到尾的读了一篇,又有所收获.不禁让我想起了当初上学时的种种情景.我们应该对知识进行反复的记忆和理解.下边是我总结的 AFNetworking 中能够学到的知识点. 1.枚举(enum) 使用原则:当满足一个有限的并具有统一主题的集合的时候,我