导读： 分类：技术干货 题目：git如何回滚错误合并的分支 合并到线上分支出现问题的修复方式。...这时发现dev1的巨大bug，线上版本要把这个分支的代码全部移除。...想要达到的效果 我们要撤销所有dev1的合并，并且保留dev2的代码。 同时本地dev1的分支不想删除这些代码，还有在这基础上开发。..., 0 deletions(-) rename dev2 add => b (100%) create mode 100644 c 执行完上面的代码，我们就会发现，代码又回来了，和master没有回滚前的代码一样...这是因为你的那次rever合并采用了你的分支代码，但是你的dev1分支并没有dev2的代码... 所以我们应该在master回滚前，回到dev1分支，先merge一次最新代码，再执行后面的操作。
在本文中，我们将讨论什么是回归分析，它是如何工作的。 1 什么是回归分析？ 回归分析是作为数据科学家需要掌握的第一个算法。它是数据分析中最常用的预测建模技术之一。...由于存在许多不同的回归分析技术，因此很难找到非常狭窄的回归分析定义。大多数人倾向于将两种常见的线性或逻辑回归中的任何一种应用于几乎每个回归问题。...在线性回归中，因变量Y始终是连续变量。如果变量Y是分类变量，则不能应用线性回归。 如果Y是只有2个类的分类变量，则可以使用逻辑回归来克服此问题。这些问题也称为二元分类问题。...这是多项式回归方程的样子：y = a + b * x ^ 3 与线性回归不同，最佳拟合线是直线，在多项式回归中，它是适合不同数据点的曲线。这是多项式回归方程的图形： ?...像R-square和t-stats这样的统计值用于识别正确的自变量。当数据集具有高维度时，通常使用逐步回归。这是因为其目标是使用最少数量的变量最大化模型的预测能力。
如果只有0或1两种解，则称为一个二元分类问题，其中0称为负类，1称为正类，由于二元分类问题比较简单，下面都以二元分类问题为例，最后会介绍多元分类问题。...此时，如果训练样本中有一个很远的正类（最右边的×），那么可能的拟合结果为蓝色的线，这样会有很多样本被错误分类。...二、假设函数 在线性回归中，我们的假设函数为 h_{\theta}(x) = \theta^Tx ，为了使得假设函数的取值介于 [0,1] 之间，我们设假设函数为 h_{\theta}(x) =...类似于线性回归中，可以在特征中添加额外的高次多项式项达到拟合非线性数据的目的，在Logistic回归中，也有这样的操作： 四、代价函数 如果使用线性回归中的代价函数，由于假设函数的改变，会使得代价函数变成一个非凸函数...theta_j - \alpha\frac{1}{m}\displaystyle\sum_{i=1}^m(h_{\theta}(x^{(i)}) - y^{(i)})x_j^{(i)} ，这个式子和线性回归中的梯度下降是一样的
如果响应变量等于或超过了指定的临界值，预测结果就是正面，否则预测结果就是反面。响应变量是一个像线性回归中的解释变量构成的函数表示，称为逻辑函数（logistic function）。...一个值在{0,1}之间的逻辑函数如下所示： 下面是 在{-6,6}的图形： 在逻辑回归中， 是解释变量的线性组合，公式如下： 对数函数（logit function）是逻辑函数的逆运算： 定义了逻辑回归的模型之后...最后把结果打印出来看看： 分类模型的运行效果如何？有线性回归的度量方法在这里不太适用了。我们感兴趣的是分类是否正确，并不在乎它的决策范围。下面，我们来介绍二元分类的效果评估方法。...用scikit-learn来训练分类器： 多类分类效果评估 二元分类里，混淆矩阵可以用来可视化不同分类错误的数据。...其值在{0,1}之间，公式如下： 总结 本章我们介绍了广义线性模型，是对普通线性回归中解释变量非正态分布情况的扩展。
2、逻辑回归 对于二元分类问题，给定输入特征向量 ，它可能对应一张图片，如果想识别这张图片是否是猫的图片，怎么做？ 定义算法的输出预测为 ，也就是对实际值 的估计。...注意，这时得到的实际上是线性回归时用到的一个关于输入 的线性函数，但这对二元分类问题来讲，却不是一个非常好的算法。因为 表示实际值 等于1的几率，也就是说 应该在0到1之间。...如上图所示，就是 sigmoid 函数的图像，它平滑地从0走向1，这里的作用其实还是把线性函数转换为非线性函数。...而在逻辑回归中，我们期待的输出就是1或者0，是不是这个损失函数更好呢？:) 可以看出来，损失函数是在单个训练样本中定义的，它衡量的是算法在单个训练样本中表现如何。...那么怎么衡量算法在全部训练样本上的表现如何？
本节将主要介绍逻辑回归的$Hypothesis\ Function$（假设函数） 对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量$X$，它可能对应一张图片，你想识别这张图片看它是否是一只猫的图片，你想要一个算法能够输出预测...所以给出输入$x$以及参数$\omega$和$b$之后，我们应该如何产生输出预测值$\hat{y}$，一件你可以尝试却不可行的事是让$\hat{y} = \omega^Tx+b$ ?...这时我们得到的是一个关于输入的线性函数，这对于二元分类问题来讲不是一个非常好的算法，因为你想让$\hat{y}$表示实际值$y$等于1的机率的话， $\hat{y}$应该在0到1之间。...对于你想要的$y$在0和1之间的概率来说它是没有意义的，因此在逻辑回归中，我们的输出$\hat{y}$应该是等于由上面得到的线性函数式子作为自变量的sigmoid函数，公式如上图最下面所示，将线性函数转换为非线性函数...因此当你实现逻辑回归时，你的工作就是去让程序（机器）学习参数$\omega$以及$b$，使得$\hat{y}$成为对$y=1$这一情况的概率的一个很好的估计
在面试中会经常碰到考察对数据挖掘算法的熟悉程度，面试官会出一道题或给出一些数据，让你结合实际谈谈你选择什么模型，该模型的大致原理是什么，使用条件有哪些，模型优缺点，如何选择特征，模型如何调参优化，如何评估模型效果等...在二元分类中，分类算法必须把一个实例配置两个类别。二元分类案例包括预测患者是否患有某种疾病，音频中是否含有人声，篮球队在NCAA比赛中的输赢。...如果响应变量等于或超过了指定的临界值，预测结果就是正面，否则预测结果就是反面。响应变量是一个像线性回归中的解释变量构成的函数表示，称为逻辑函数，如下所示： ?...在逻辑回归中，t 是解释变量的线性组合，公式如下： ? 对数函数（logit function）是逻辑函数的逆运算： ? 定义了逻辑回归的模型之后，我们用它来完成一个分类任务。...81条，占比80.19%，错误分类的有20条，占比19.8%，其中有7个实际不违约的客户错误判别为“违约”，有13个实际违约客户错误判别为“不违约”。
相反，逻辑回归专注于解决二元或多元分类问题，如邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，一个交易是欺诈还是合法等。 逻辑回归源于统计学，旨在模拟一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。...为了理解这种概率模型的重要性，我们可以考虑一下现代应用的复杂性。从金融风险评估、医疗诊断，到自然语言处理和图像识别，逻辑回归都找到了广泛的应用。...二、逻辑回归基础 逻辑回归是一种针对分类问题的监督学习模型。它起源于统计学，尤其是当我们希望预测一个二元输出时，逻辑回归成为一个非常实用的工具。...从线性回归到逻辑回归 逻辑回归的思想是基于线性回归的，但有几个关键的不同点。在线性回归中，我们试图拟合一个线性方程来预测一个连续的输出值。...使用交叉熵损失函数，你可以通过最大化似然函数来“教”模型如何更准确地进行分类。 梯度下降优化 举例：股票价格预测 虽然逻辑回归通常不用于回归问题，但梯度下降的优化算法在很多其他类型的问题中也是通用的。
逻辑回归中，因变量取值是一个二元分布，给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类结果。 线性回归中，使用近似项来处理回归问题。...逻辑回归中的因变量为离散的，而线性回归中的因变量是连续的。 当然也有相同之处。...但与ID3,C4.5不同的是，CART是一颗二叉树，采用二元切割法，每一步将数据按特征A的取值切成两份，分别进入左右子树。...但如何准确地估计何时停止树的生长，针对不同问题会有很大差别，需要一定经验判断。...常见的后剪枝方法包括错误率降低剪枝（REP）,悲观剪枝（PEP），代价复杂度剪枝（CCP），最小误差剪枝（MEP），CVP，OPP等。
预测某个样本属于某个特定类的概率。则是logit函数的逆函数，也被称为逻辑sigmoid函数： 图片 其中z为净输入，是权重和样本特征的线性组合。...学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。...反之，如果预测错误，代价就会趋于无限大。 关键就在于用越来越大的代价惩罚错误的预测。...预测概率可以通过阈值函数简单的转化为二元输出 等同于下面的结果 学习逻辑代价函数的权重 学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。...反之，如果预测错误，代价就会趋于无限大。 关键就在于用越来越大的代价惩罚错误的预测。
本库包含了用 Python （3.6 版本及以上）实现的基本的机器学习算法，所有的算法都是从头开始写并且没有用到其他的机器学习库。...该库旨在让开发者对这些基本的机器学习算法有简单的了解，而不是用有效的方式去实现它们。...Github 地址: https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics 线性回归 在线性回归中，我们会模拟标量因变量 y 和一个及多个独立变量...逻辑回归 在逻辑回归中，我们试图对给定输入要素线性组合的二元变量的结果进行建模。比如我们可以通过候选人在竞选中投入的财力和时间的多少来预测获选的机率。...感知器表示二元线性分类器，其使用 d-1 维超平面将一组训练实例（ d 维输入向量）映射到二进制输出值。
如果你的因变量并非是这些连续的数值型，而是类似于成功或失败、流失或不流失、涨或跌等二元问题，那就不能使用线性回归了。 所以，我们接着线性回归，再跟大家聊聊Logistic回归。...我们都知道，概率的范围是0~1，而且还是连续值，那接下来是不是就可以往线性回归这个思路去延伸了呢。那问题来了，如何根据X的值，去构造一个属于0~1之间的概率值呢？...如果将上式的两边取一下对数，那么不就演变成了一个线性回归模型了嘛： 问题又来了，只要能够通过X数据集，找到对应的beta系数，就能够计算出某个感兴趣事件发生的概率P，那这个beta系数该如何求解呢？...那么，将上面两种情况合起来，就是一个简单的二元分布，可以表示为： 二元分布是一种常用的离散型分布，接下来我们就可以应用这个二元分布构造似然函数。...在Logistic回归中，一般会假设样本之间是相互独立的，那么 它们的联合分布就可以表示为各边缘分布的乘积。
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据 逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析方法。当我们的因变量是二分或二元时使用它。...这种回归技术类似于线性回归，可用于预测分类问题的概率。 为什么我们使用逻辑回归而不是线性回归？ 我们现在知道它仅在我们的因变量是二元的而在线性回归中该因变量是连续时使用。...您一定想知道逻辑回归如何将线性回归的输出压缩在 0 和 1 之间。 Sigmoid 函数是一种数学函数，用于将预测值映射到概率。该函数能够将任何实际值映射到 0 和 1 范围内的另一个值。 ...规则是逻辑回归的值必须在 0 和 1 之间。由于它不能超过值 1 的限制，在图形上它会形成一条“S”形的曲线。这是识别 Sigmoid 函数或逻辑函数的简单方法。 关于逻辑回归，使用的概念是阈值。...Sigmoid 是逻辑回归的激活函数。 成本函数 成本函数是用于计算误差的数学公式，它是我们的预测值和实际值之间的差异。它只是衡量模型在估计 x 和 y 之间关系的能力方面的错误程度。
标题： 分类问题 二元分类 Sigmoid函数 算法导出 梯度上升 我们曾经介绍过，机器学习中最常见的问题有两大类，一类是回归问题，一类是分类问题。...二元分类 而分类问题中最简单的是二元分类，顾名思义，就是输出值只有两个，就像上面那个例子，结果只有好瓜和坏瓜，不会输出“不好不坏的”这种莫名其妙的瓜。...在二元分类中，我们常常用0和1来限定y值，继续套用上面那个分瓜的例子，我们假设x(i)表示西瓜的特征，那么y就被称作西瓜的标签（也就是类别），y的0值往往被称作西瓜的“负类”，1值便称作西瓜的“正类”。...假设： 当然，这个两个式子可以合为： 假设训练集中的m个训练样本是相互独立的，我们可以这样写出参数的似然估计： 同线性回归中的运算方式一样，我们取对数似然函数： 梯度上升 为了让l(θ)取到最大值，我们这次使用梯度上升法...，它与梯度下降一样，只不过方向θ要增大，因此，θ的梯度更新方程为： 这个方程中我们使用了加号（线性回归中的梯度下降我们用的是负号），因为我们想要求的是函数的最大值。
虽然对数几率回归通常用于二元分类，其中只存在两个类，要注意，分类可以拥有任意数量的类（例如，为手写数字分配 0~9 的标签，或者使用人脸识别来检测 Fackbook 图片中是哪个朋友）。...对数几率回归的最小损失 就像线性回归的例子那样，我们使用梯度下降来习得使损失最小的beta参数。 在对率回归中，成本函数是这样的度量，当真实答案是0时，你有多么经常将其预测为 1，或者反过来。...为了实现它，SVM 使用分隔直线（在高维里面是个多维的超平面），将空间分成红色区域和蓝色区域。你可以想象，分隔直线在上面的图里面是什么样。 具体一些，我们如何选取画这条线的位置？...2.1 软化“分隔”的定义 我们允许一些错误，也就是我们允许红色区域里面有一些蓝色点，或者蓝色区域里有一些红色点。我们向损失函数中。为错误分类的样本添加成本C来实现。...基本上我们说，错误分类是可以接受的，只是会产生一些成本。 2.2 将数据放到高维 我们可以创建非线性的分类器，通过增加维数，也就是，包含x^2，x^3，甚至是cos(x)，以及其它。
p=23717 Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中，结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。 例子 例1....一个研究者对GRE（研究生入学考试成绩）、GPA（平均分）和本科院校的声望等变量如何影响研究生院的录取感兴趣。因变量，录取/不录取，是一个二元变量。...当与二元因变量一起使用时，这个模型被称为线性概率模型，可以作为描述条件概率的一种方式。然而，线性概率模型的误差（即残差）违反了OLS回归的同方差和误差的正态性假设，导致标准误差和假设检验无效。...这部分输出显示了模型中使用的各个案例的偏差残差的分布。下面我们讨论如何使用偏差统计的摘要来评估模型的拟合度。...它们都试图提供类似于OLS回归中R平方所提供的信息；然而，它们都不能完全按照OLS回归中R平方的解释来解释。 诊断法。
逻辑回归处理二元分类 普通的线性回归假设响应变量呈正态分布，也称为高斯分布（Gaussian distribution ）或钟形曲线（bell curve）。...如果响应变量等于或超过了指定的临界值，预测结果就是正面，否则预测结果就是反面。响应变量是一个像线性回归中的解释变量构成的函数表示，称为逻辑函数（logistic function）。...在逻辑回归中，t 是解释变量的线性组合，公式如下： ? 对数函数（logit function）是逻辑函数的逆运算： ? 定义了逻辑回归的模型之后，我们用它来完成一个分类任务。...信息：None of that's happening til you get here though 分类模型的运行效果如何？有线性回归的度量方法在这里不太适用了。...准确率是分类器预测正确性的比例，但是并不能分辨出假阳性错误和假阴性错误。在有些问题里面，比如第一章的肿瘤预测问题中，假阴性与假阳性要严重得多，其他的问题里可能相反。
例如，对于连续结果Y和连续协变量X，可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数，而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图，以直观地评估。...对于我们通常使用逻辑回归建模的二元结果，事情并不那么容易（至少在尝试使用图形方法时）。首先，Y对X的散点图现在完全没有关于Y和X之间关联的形状的信息，因此在逻辑回归模型中应该如何包含X....+ x pr < - exp（xb）/（1 + exp（xb）） y < - 1 *（runif（n）<pr） 现在，如果我们将Y映射到X，我们得到以下结果 由于Y的二元性质，这完全没有关于Y如何依赖...检查逻辑回归的函数形式 这给出了 该图表明Y的平均值在X中不是线性的，但可能是二次的。我们如何将这与我们从X线性进入的模型生成数据的事实相协调？...解释是在逻辑回归中，我们将Y = 1的概率的logit建模为预测变量的函数，而不是概率本身。对于不接近零或一的概率，logit函数实际上非常接近线性，而在概率不接近零或一的数据集中，这不是问题。 ?
在这一过程中，你将深入学习如何评估和权衡不同分类算法的优缺点，以及如何选择最适合当前任务的模型。...以下是一些可用于分类的主要算法：线性模型（Linear Models）：这些模型基于线性假设，通过对特征进行线性组合来进行分类。...如何选择分类器?与其进行无目的的猜测，不如下载这份详尽的机器学习速查表——微软原版本的小抄表。该速查表对各种算法进行了系统的比较和总结，能够有效地指导我们在选择适合的分类算法时做出明智的决策。...——可以看到，根据模型的预测结果，这道菜被识别为日本菜的可能性最大。...这不仅帮助我们更好地理解各类算法的优势与局限性，也为未来的模型选择提供了理论支持。其次，我们详细解析了逻辑回归中的参数设置，特别是对“ovr”（一对多）策略进行了深入学习。
multicollinearity的影响： 会导致错误的得出一个变量不显著，但是实际显著的结论。...有病被诊断无病，假阴性，Type II error 24 多变量线形回归假设检验 24.1 构建，应用和解释在多元线性回归中单个系数的假设检验和置信区间 多元假设线性回归检验某个系数的统计显著性流程 设定要检验的假设...解释P-value 是可以拒绝H0的最小显著水平 24.2 构建，应用和解释在多元线性回归中多个系数的假设检验 多元假设线性回归检验多个系数的统计显著性流程 设定要检验的假设 ?...，p-value，和coefficient 则可以算出每个的置信区间： [Coeff-(critical t)(系数标准差),Coeff+(critical t)(系数标准差)] 24.6 识别多元线性回归中的...不忽略一些X得到一个包含X1回归模型，计算X1的unrestricted 3. 用F-test来检验两个模型是否同方差
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