算法金 | 这绝对是不一样的，独一无二的逻辑回归算法体验
\ 大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今日 220+/10000 在 回归求助 & 送教程这篇文章中，我放出来最近在做的揭榜挂帅的 PPT 初稿，很多读者表示感兴趣，还有小伙伴问啥时候出书，更有同学贴心的给对象要了份PPT（撒。。既视感 hhh） 相比上次，我自己对今天的课件更满意，借机做一...
AI算法：机器学习之逻辑回归
算法介绍 逻辑回归算法的历史可以追溯到20世纪50年代和60年代，当时统计学家开始研究如何建立一种能够处理二分类问题的模型。在这个时期，统计学家David Cox提出了一种称为“逻辑函数模型”的方法，该模型最终演变成了现代的...
【机器学习】比较朴素贝叶斯算法与逻辑回归算法
1. 原理和建模方式 朴素贝叶斯算法： 朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过对样本的特征进行条件独立性假设，计算样本属于每个类别的后验概率，并选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。朴素贝叶斯算法主要利用样本的特征信息，通过计算各个特征在不同类别下的条件概率来进行分类。 逻辑回归算法： 逻辑回归算法是一种基于线性回归模型的分类算法，通过对样本的特征进行线性组合，并将结果映射到一个0到1之间...
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31201 摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗，得到dataset_new。再将dataset_new中属性分为基本信息、贷款行为/意愿信息和征信信息三类，并逐一进行分析（点击文末“阅读原文”获取信贷数据）。 在对基本信息的分析中得出，在贷款未结清者中，青年群体、中等教育程度群体、中等和高收入群体的频...
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
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 这个数据集（查看文末了解数据获取方式）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。 目标: ...
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
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 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。 目标: 主要目的是...
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-2
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-1 https://developer.aliyun.com/article/1489347 执行机器学习算法 Logistic回归 首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%）。 ...
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-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 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。 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： ...
R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例
什么是频率学派？ 在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。 有一种想法是 "真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？ 什么是贝叶斯学派？ 在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。 所有的变量--因变量、参数和假设都是...
R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归
在逻辑回归中，我们将二元响应\（Y_i \）回归到协变量\（X_i \）上。下面的代码使用Metropolis采样来探索\（\ beta_1 \）和\（\ beta_2 \）的后验YiYi到协变量XiXi。 定义expit和分对数链接函数 logit<-func...
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