本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ---------------------------------- 一.logit值的来源 逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1],变成odds(优势比,[0,+∞]),然后log一下成为Logit值([-∞,+∞]) 优势比就是:odds=P(y=1)/P(y=0) logit值:logit=log(odds) 什么是sigmoid函数? 先定

 1.1.Logistics Regression算法实践 有了上篇博客的理论准备后,接下来,我们用以及完成的函数,构建Logistics Regression分类器.我们利用线性可分的数据作为训练样本来训练.在构建模型的过程中,主要有两个步骤:(1)利用训练样本训练模型,(2)利用训练好的模型对新样本进行预测. 1.1.1.利用训练样本训练Logistics Regression模型 训练模型的主函数: if __name__=="__main__": print("---

1.线性可分VS线性不可分 对于一个分类问题,通常可以分为线性可分与线性不可分两种 .如果一个分类问题可以使用线性判别函数正确的分类,则称该问题为线性可分.如图所示为线性可分,否则为线性不可分: 下图为线性不可分: 1.2.Logistics Regression模型 Logistics Regression模型为广义的线性模型的一种,属于线性的分类模型.对于线性可分问题,需要找到一条直线,能够将两个不同的类分开,这条直线也称为超平面.对于上述超平面,可以使用如下的线性函数表示: 其中W为权重,

问题提出 请分析此声明:void (*signal(int sig, void (*handler)(int)))(int); 求解过程 在对上面的例子作分析之前,我们需要了解C语言的声明优先级,<C专家编程>P64原文如下: 规则A规定了要按照优先级来解释声明(算是一句废话).规则C请参照本人上一篇笔记:http://www.cnblogs.com/deyuanqin/p/5705967.html.规则B的具体实践过程如下图: 本着抛砖引玉的目的,我们使用以上规则分析void (*signa

VDI manual Technical Logistics - Volume 2: Industrial Trucks Name Publication date: State VDI 2196 Blatt 2 Tyres for industrial trucks - Procedure for measurement of the rolling restistance of industrial tyres 轮胎阻力测量 2014-08 VDI 2198 Type sheets for

蓝牙SIG 蓝牙SIG是一个国际性的非营利组织,它的目的是制定蓝牙的技术规范和推广蓝牙技术的应用.该组织由发起会员(Promoter).合作会员(Associate Member)和接受会员(Adopter)三种会员组成.其中,发起会员共有9个,即3Com.爱立信.IBM.英特尔.朗讯.微软.摩托罗拉.诺基亚和东芝.在所有的会员中他们的地位最高,主要任务是制定规范和市场项目开发.合作会员是一种付费的会员,他们具有访问各种早起规范草案的权利,这些早起的版本包括0.5.0.7.0.9和0.95版,另

UVA1416 Warfare And Logistics 链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=36232 [题意] 给出一个无向图,定义C =∑(d[i][j])  ,其中d[][]表示两点间的最短距离,求出C并求出删除一条边后的最大C2. [思路] 最短路树. 简单地想我们可以用floyd或SPFA求出两点间的最短距离,然后枚举删除m条边再次进行这项工作. 其实这里我们不用重新全部计算,因为如果所删除的

Web scraping with Python (part II) « Jean, aka Sig(gg) Web scraping with Python (part II)

多元回归方程:假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn,其中y为连续变量,我们可以拟合一个线性方程: y =β0 +β1*x1 +β2*x2 +β3*x3 +...+βn*xn 如果y为二分类变量,只能取值0或1,那么线性回归方程就会遇到困难: 方程右侧是一个连续的值,取值为负无穷到正无穷,而左侧只能取值[0,1],无法对应.为了继续使用线性回归的思想,统计学家想到了一个变换方法,就是将方程右边的取值变换为[0,1].最后选中了Logistic函数:逻辑回归,可以说

警告:本文为小白入门学习笔记 网上下载的数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1NwSXJOCzgihPFZfw3NfnfA 密码: jmwz 不知道这个数据集干什么用的,根据直观分析应该属于分类问题,有两个变量X1和X2,Y取值非零即一,用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线,8右边Y值为0,8左边Y为1. 首先假设舍去属性X1,设数据集为(X2,Y).然后分别用线性回归(Liner regression)和逻辑回归(logistics regr

警告:本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题. 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学: 数据集: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 假设函数(hypothesis function):   ----------------------------------

纲要 boss说增加项目平台分析方法: T检验(独立样本T检验).线性回归.二元Logistics回归.因子分析.可靠性分析 根本不懂,一脸懵逼状态,分析部确实有人才,反正我是一脸懵 首先解释什么是二元Logistic回归分析吧  二元Logistics回归 可以用来做分类,回归更多的是用于预测  官方简介: 链接:https://pythonfordatascience.org/logistic-regression-python/ Logistic regression models are

Linux下载文件的时候,由于网络等原因,下载的文件可能不完整,对于别有心机的人可以更改文件,这就需要我们对文件的完整性进行验证.这里以securityonion-14.04.5.2.iso为例进行验证. 首先下载securityonion-14.04.5.2.iso和securityonion-14.04.5.2.iso.sig文件 gpg软件,Linux系统默认是安装的,如果没有请自行解决 然后进行验证 $ gpg --verify securityonion-14.04.5.2.iso.s

先收藏............ 本文为笔者在学习周志华老师的机器学习教材后,写的课后习题的的编程题.之前放在答案的博文中,现在重新进行整理,将需要实现代码的部分单独拿出来,慢慢积累.希望能写一个机器学习算法实现的系列. 本文主要包括: 1.logistics回归 2.python库: numpy matplotlib pandas 使用的数据集:机器学习教材上的西瓜数据集3.0α Idx density ratio_sugar label 1 0.697 0.46 1 2 0.774 0.376

目录 SIG 蓝牙 mesh 组成 mesh网络概述 网络和子网 设备和节点 devices & nodes 入网 mesh中的几个概念 智能插座例子 SIG 蓝牙 mesh 组成 mesh网络概述 蓝牙mesh网络是一种基于泛洪管理的mesh网络,消息是通过广播信道传递,收到消息的节点可以继续转发消息,这样就可以实现更远范围的消息传递.为了防止出现消息不受限制的转发传递,规定了以下两种方法来避免: 节点不会转发之前收到的消息,当收到新的消息时,会首先在缓存中检查是否存在相同消息,若存在,则忽略

目录 3. Mesh Networking 3.1 Bearers 承载层 3.2 Network Layer 网络层 3.2.3 Address validity 地址有效性 3.2.4 Network PDU 3.2.6 Network layer behavior 3.3 Lower Transport Layer 下传输层 3.4 Upper trnsport layer 上传输层 3.5 Access Layer 访问层 3.6 Mesh Security 3. Mesh Networ

http://blog.csdn.net/sever2012/article/details/8281271 1.signal( int sig, void (*func)(int))signal是一个函数,有2个参数,第一个是int类型,第二个参数是一个函数指针 2.void (*signal(int sig, void (*func) (int))) (int) signal仍然是一个函数,他返回一个函数指针,这个指针指向的函数没有返回值,只有一个int类型的参数 3.简化:typedef

logistics regression用于解决一些二分类问题.比如(纯假设)网上购物时,网站会判断一个人退货的可能性有多大,如果该用户退货的可能性很大,那么网站就不会推荐改用户购买退费险.反之,如果该用户退货的可能性不大,则可以推荐该用户购买退费险.比如如下数据: 历史该类目退货率,性别,年龄,商品价格,是否新注册用户,商品类别, 发生退货 0.5 ,0 ,20 , 300 ,0 ,8 , 1 0.3 ,1 ,30 , 50 ,0 ,5 , 0 假设以上数据是电商网站总结的一些用户购买行为数据

Logistics回归:实战,有两个特征X0,X1.100个样本,进行Logistics回归 1.导入数据 def load_data_set(): """ 加载数据集 :return:返回两个数组,普通数组 data_arr -- 原始数据的特征 label_arr -- 原始数据的标签,也就是每条样本对应的类别 """ data_arr=[] label_arr=[] f=open('TestSet.txt','r') for line in

一 配置环境变量 将link.exe,pcf.exe,sigmake.exe添加进PATH环境变量(选择“我的电脑” >“属性”>“高级” >“环境变量”>将文件地址添加进“path”) 二 从lib文件提取obj文件 如果运行link.exe出现 看这篇博客解决问题:https://www.cnblogs.com/Mayfly-nymph/p/11279569.html 1.使用IDA打开LIBC.LIB文件 这些obj文件就是包含在lib中的文件,右键复制. 2.使用cmd打开