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python logistic回归

常用的分类与预测算法 回归分析 决策树 人工神经网络 贝叶斯网络 支持向量机 其中回归分析包括: 线性回归---自变量因变量线性关系,最小二乘法求解。 非线性回归--自变量因变量非线性关系,函数变换为线性关系,或非线性最小二乘方法求解。 logistic回归--因变量一般有1和0两种取值,将因变量的取值范围控制再0-1范围内,表示取值为1的概率。 岭回归--要求自变量之间具有多重共线性,是一种改进最小二乘法的方法。 主成分回归--要求自变量之间具有多重共线性,是对最小二乘法的方法的改进,可以消除自变量间的多重共线性。 一般自变量和因变量之间存在线性关系的时候,就可以用线性回归的方法,而两者之间呈现的是某种曲线特性时,就用非线性回归,当自变量之间出现多重共线时,用最小二乘估计的回归系数不准确,则主要用岭回归和主成分回归法。 此处的logistics回归属于概率性非线性回归,对于二分类问题,y只有是否两个值,1和0,在自变量x1,x2,x3作用下y取值为是的概率为p,取值为否的概率为1-p。logistics回归 p=P(y=1|X),取0概率是1-p,取1和取0的概率之比为p/1-p,成...

一个简单的二叉搜索树(C++实现)

参考:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3576373.html 这里主要就是自己实现的代码,删除动作有点不一样: #ifndef __BSTREE_H__ #define __BSTREE_H__ /* 参考:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3576373.html 这里是介绍二叉查找树 1)若任意结点的左子树不空,则左子树上所有的结点的值均小于它的根结点的值 2)若任意结点的右子树不空,则左子树上所有的结点的值均大于它的根结点的值 3)任意结点的左右子树也分别为二叉查找树 4)没有键值相等的结点(但是这里实现的可以有相同key值的结点)。当键值相同时,插入在右子树中。 */ #include<iomanip> #include<iostream> using namespace std; template <class T> class BSTNode { public: T key; BSTNode *left; BSTNode *right; BSTNode...

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