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《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试、面试题：机器学习基础(51-100)

下图是两个不同 β0、β1 对应的逻辑回归模型（绿色和黑色）： ? 关于两个逻辑回归模型中的 β0、β1 值，下列说法正确的是？ 注意：y= β0+β1*x， β0 是截距，β1 是权重系数。 A....可以理解为预测好瓜中，确实是好瓜的比例。该例子中 P = 14/(14+2)。 召回率 R 的定义是： ? 可以理解为真实的好瓜被预测出来的比例。该例子中 R = 14/(14+1)。...假设我们使用 kNN 训练模型，其中训练数据具有较少的观测数据（下图是两个属性 x、y 和两个标记为 “+” 和 “o” 的训练数据）。...线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布 C. 线性回归假设数据中基本没有多重共线性 D. 以上说法都不对 答案：A 解析：本题考查的是线性回归的一些基本原理。...当数据是非线性的时，经典回归模型泛化能力不强，而基于树的模型通常表现更好。

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长文！机器学习笔试精选 100 题【附详细解析】

在偏态分布中，当偏斜度为正值时，分布正偏，即众数位于算术平均数的左侧；当偏斜度为负值时，分布负偏，即众数位于算术平均数的右侧。...下图是两个不同 β0、β1 对应的逻辑回归模型（绿色和黑色）： 关于两个逻辑回归模型中的 β0、β1 值，下列说法正确的是？ 注意：y= β0+β1*x， β0 是截距，β1 是权重系数。 A....聚类模型中，假设实际类别信息为 C，聚类结果为 K，a 表示在 C 与 K 中都是同类别的元素有几对，b 表示在 C 与 K 中都是不同类别的元素有几对，则兰德指数为： RI 取值范围为 [0,1]，...线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布 C. 线性回归假设数据中基本没有多重共线性 D. 以上说法都不对 答案：A 解析：本题考查的是线性回归的一些基本原理。...当数据是非线性的时，经典回归模型泛化能力不强，而基于树的模型通常表现更好。

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    R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据|附代码数据

    p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）  。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...请参阅下面的具有两个预测变量的二元逻辑回归模型的规范，不使用信息先验。...相比之下，在贝叶斯模型中，95% 的不确定性区间（称为可信区间）更具可解释性，表明真实总体值有 95% 的机会落入该区间内。当 95% 可信区间不包含零时，我们得出结论，相应的模型参数可能有意义。...贝叶斯二项式逻辑回归（具有非信息先验） 逻辑回归也可用于对计数或比例数据进行建模。...贝叶斯多层次二元逻辑回归（具有非信息先验） 前面介绍的贝叶斯二元逻辑回归模型仅限于对学生层面的预测因素的影响进行建模；贝叶斯二元逻辑回归仅限于对学校层面的预测因素的影响进行建模。

    1.6K30

    手把手教你机器学习算法：逻辑回归（附源码）

    你看，现在你再设定0.5，这个判定阈值就失效了，而现实生活的分类问题的数据，会比例子中这个更为复杂，而这个时候我们借助于线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。...3、判定边界 我们现在再来看看，为什么逻辑回归能够解决分类问题。这里引入一个概念，叫做判定边界，可以理解为是用以对不同类别的数据分割的边界，边界的两旁应该是不同类别的数据。...0时，θTX<0; 所以我们认为θTX =0是一个决策边界，当它大于0或小于0时，逻辑回归模型分别预测不同的分类结果。...则当−3+X1+X2≥0时, y = 1; 则X1+X2=3是一个决策边界，图形表示如下，刚好把图上的两类点区分开来： ?...用迭代公式表示出来的最小化J(θ)的梯度下降算法如下： ? ? 5、代码与实现 我们来一起看两个具体数据上做逻辑回归分类的例子，其中一份数据为线性判定边界，另一份为非线性。 示例1。

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    R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据

    p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型） 。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...请参阅下面的具有两个预测变量的二元逻辑回归模型的规范，不使用信息先验。...相比之下，在贝叶斯模型中，95% 的不确定性区间（称为可信区间）更具可解释性，表明真实总体值有 95% 的机会落入该区间内。当 95% 可信区间不包含零时，我们得出结论，相应的模型参数可能有意义。...贝叶斯二项式逻辑回归（具有非信息先验） 逻辑回归也可用于对计数或比例数据进行建模。...贝叶斯多层次二元逻辑回归（具有非信息先验） 前面介绍的贝叶斯二元逻辑回归模型仅限于对学生层面的预测因素的影响进行建模；贝叶斯二元逻辑回归仅限于对学校层面的预测因素的影响进行建模。

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    数据科学家需要了解的45个回归问题测试题（附答案）

    以上所有 答案：D 当我们推到回归参数的时候，我们会提出以上四项假设。。当任意一项假设不成立的时候，得到的模型将会是错误的。...当假设空间集比较小的时候，它具有更高的偏差和更低的方差，所以对于较小的假设空间，不太能找到合适的假设去拟合数据，这正是欠拟合。...忽略绘图比例（变量已被标准化），两个散点图（图1，图2）中的哪一个更可能是示出高度（Var1-X轴）和重量（Var2-Y轴）的值的绘图。 A. 图2 B. 图1 C. 二者都是 D....A. 1和3 B. 1和4 C. 2和3 D. 2和4 答案：A 具体来说，我们可以看到，当lambda为0时，我们得到我们的最小二乘解。当λ达到无穷大时，我们得到非常小的系数，趋向于0。...40 考察这个数据集 删除哪个粗体点对拟合的回归线具有最大的影? 响如上图虚线所示 A) a B) b C) c D) d 答案：D 线性回归对数据中的异常值比较敏感。

    1.8K20

    基于SPSS和ArcGIS的地区社会弱势性空间格局分析

    图1.1读取设置：从第一行读取变量名 可以发现,在SPSS生成的数据中有两个文件,其中.sav格式的是数据文件，.spv格式的是输出统计报表的结果文件。实际应用中,这两个文件都可以保存。...65岁以上老人比例两个指标构成，可以视作人口结构弱势性指数;第三主成分由文盲率和平均受教育年限两个指标构成,可以视作受教育程度弱势性指数;第四主成分由住房无厨房和住房无厕所比例两个指标构成,可以视作居住条件弱势性指数...而对于邻接数据而言,特定阶数时两种邻接方式下所得到的空间邻接矩阵较为相似,使得最终得到的指数值具有一定的相似性。...以上探究表明，采用不同的空间权重矩阵计算 Moran'sI得到的结果是可能产生一定差异的,读者使用相应研究方法时,应酌情选择空间权重矩阵的构建方法。...图1.16是普通最小二乘回归统计报表，结果表明，R²=0.1366，调整R²=0.124,模型中F统计量的P值小于0.001,CII的系数和截距都通过t检验，表明该回归方程整体和回归参数均能通过显著性检验

    2.8K40

    大数据应用导论 Chapter04 | 大数据分析

    1、明确目标 将实际问题转换为数学问题 明确需要的数据的形式 明确机器学习的目标分类、回归还是聚类，还是其他 1、什么是分类 分类就是根据样样本数据的特征或属性，将其分到某一已有的类别中 eg：在电子邮箱服务中...1.2、线性回归的特点： 形式简单，易于建模 具有很好的可解释性 2、逻辑回归 逻辑回归之所以称为“回归”，是因为它采用了回归分析的思想。...然而，它是用来解决分类问题的模型，通常解决的是二分类问题 逻辑回归是应用最为广泛的模型之一 ①金融领域的风险评估 ②互联网广澳点击预测 从线性回归到逻辑回归 在线性回归中，预测目标y是连续型，模型如下...)：表示一个类，图中粉色和绿色方块就是两个叶子节点 4.2、决策树的生成 决策树模型就是基于特征，自动生成一颗具有分类能力的树的过程 从根节点开始，进行特征的选择(如年龄) 然后选择该节点特征的分裂点，...4.3、决策树的特点 原理简单、易于理解 具有较强的解释性 对缺失值也有很好的处理方式 5、K-means聚类 聚类：“物以类聚，人以群分” K-means聚类原理： 将n个样本划分到K个簇中

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    机器学习算法之逻辑回归

    通过以上示例，可以发现其特点，那就是同属于两个类别之间的判断。逻辑回归可谓是解决二分类问题的利器。 2.原理 要想熟悉逻辑回归，必须掌握以下两点： 1) 逻辑回归中，其输入值是什么？...（正解决了大家对文章开始部分，介绍逻辑回归实质时那句话的疑问） 2.2 激活函数 1) sigmoid 函数 ?...（方便损失计算） 输出结果解释：假设有两个类别 A 和 B，并且概率值为属于 A(1) 类别的概率值。...当预测结果不准确时，在线性回归中使用了均方误差衡量损失，那么对于逻辑回归，该如何去衡量此损失呢？ 3.损失及优化 3.1 损失 逻辑回归的损失，称之为对数似然损失，公式如下： 1) 分开类别： ?...通过更新逻辑回归前面对应算法的权重参数，提升原本属于1类别的概率，降低原本是0类别的概率。

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    如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

    当没有协变量预测潜在类成员资格时，该模型将简化为特定于类的概率。后验分类在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的主体进行后验分类。...高斯数据示例在此示例中，我们研究了认知标记的二次轨迹，即在老年人样本（纳入时年龄 65 岁及以上）中进行预先标准化（具有高斯分布）并对简易智能量表评分 ( MMSE )进行了长达 15 年的跟踪研究，可根据教育水平进行调整...这显示了类别的良好区分。高于阈值的分类的比例：这里 90.18%（分别为 61.29%）的第 1 类（分别为 2）的后验概率大于 70%。...点击标题查阅往期内容R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程R语言因子实验设计...GPA和可视化R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归

    99900

    SQL Server聚类数据挖掘信用卡客户可视化分析

    从不同类别的依赖图可以看到，类别10、7、9、5之间具有较强的相关关系。说明这几个类别中的信用级别是类似的。下面可以具体看下每个类别中的各个属性的分布的比例。从上图可以看到不同类别的呆账比例是不同的。...从结果来看，相对来说，第7、10类别的呆账比例最小的，其他几个类别中呆账比例较高，因此可以认为这些类别中的用户的信用级别较高。...另一方面，可以看到呆账用户中 ，有大部分是高收入人群，而低收入用户的呆账比例反而较低，可以认为低收入用户的信用等级反而较高。从每个类别的倾向程度来看，月开销较低的用户呆账比例较低。...GAM回归4.r语言鸢尾花iris数据集的层次聚类5.Python Monte Carlo K-Means聚类实战6.用R进行网站评论文本挖掘聚类7.R语言KMEANS均值聚类和层次聚类：亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化...8.PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和KMEANS聚类用户画像9.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类

    48200

    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    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。...让我们看看当 y=1 和 y=0 时成本函数的图形是什么 这里的蓝线代表1类（y=1），代价函数的右项会消失。...现在，如果预测概率接近 1，那么我们的损失会更小，当概率接近 0 时，我们的损失函数会达到无穷大。...R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险 本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。...本文选自《R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险》。

    60300

    机器学习笔试题精选（五）

    召回率 R 的定义是： R=TPTP+FNR=TPTP+FN R=\frac{TP}{TP+FN} 可以理解为真实的好瓜被预测出来的比例。该例子中 R = 14/(14+1)。...假设我们使用 kNN 训练模型，其中训练数据具有较少的观测数据（下图是两个属性 x、y 和两个标记为 “+” 和 “o” 的训练数据）。...逻辑回归 答案：BC 解析：本题考查的是 kNN、线性回归、逻辑回归与神经网络之间的一些关系。 kNN 是一种基于实例的学习算法，不具有任何训练参数。因此不能用来构造神经网络。...线性回归和逻辑回归都可以用来构造神经网络模型，其实二者就是单神经元的神经网络。 Q10. 下列数据集适用于隐马尔可夫模型的是？ A. 基因数据 B. 影评数据 C. 股票市场价格 D....以上所有 答案：D 解析：本题考查的是隐马尔可夫模型适用于解决哪类问题。

    1.3K10

    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    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。...结果是二进制的：如果硬币是正面，则为 1，如果硬币为反面，则为 0。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？...如果您仔细观察，您可能会注意到，当预测值接近实际值时，0 和 1 实际值的成本都将接近于零。让我们看看当 y=1 和 y=0 时成本函数的图形是什么这里的蓝线代表1类（y=1），代价函数的右项会消失。...现在，如果预测概率接近 1，那么我们的损失会更小，当概率接近 0 时，我们的损失函数会达到无穷大。...红线代表 0 类（y=0），左项将在我们的成本函数中消失，如果预测概率接近 0，那么我们的损失函数会更小，但如果我们的概率接近 1，那么我们的损失函数会达到无穷大。此成本函数也称为对数损失。

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    数据分析：分类算法和评估

    评估即是评价模型的预测性能，检验它的学习效果如何。通常我们会使用验证数据集，也称为测试集。将测试集输入到该模型中，得到的结果是否为本身真实的类别。...逻辑回归 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。...逻辑回归模型的假设是： Logistic函数当z趋近于无穷大时，趋近于1；当z趋近于无穷小时，趋近于0。...当然如果特征空间很大时，逻辑回归的性能并不是好，也不能很好处理多类特征，处理两分问题是优势同样也是其局限性。 其他算法 除了上述两个小节中常用的分类算法，还有比如支持向量机、决策树分类器等分类算法。...在sklearn中的metrics包下已经包含了各个指标的计算公式，所以当模型训练完成后，使用测试集验证模型时可以直接使用此包下方法，返回结果即是相关指标的数值。

    46520

    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享

    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。...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。...如果您仔细观察，您可能会注意到，当预测值接近实际值时，0 和 1 实际值的成本都将接近于零。让我们看看当 y=1 和 y=0 时成本函数的图形是什么这里的蓝线代表1类（y=1），代价函数的右项会消失。...现在，如果预测概率接近 1，那么我们的损失会更小，当概率接近 0 时，我们的损失函数会达到无穷大。...点击标题查阅往期内容R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据R语言逻辑回归、Naive Bayes

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    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    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。...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。...如果您仔细观察，您可能会注意到，当预测值接近实际值时，0 和 1 实际值的成本都将接近于零。让我们看看当 y=1 和 y=0 时成本函数的图形是什么这里的蓝线代表1类（y=1），代价函数的右项会消失。...现在，如果预测概率接近 1，那么我们的损失会更小，当概率接近 0 时，我们的损失函数会达到无穷大。...点击标题查阅往期内容R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据R语言逻辑回归、Naive Bayes

    98600

    你应该知道的建模的几种方法

    在实践中，最常用的列举方法有等级性类聚和非等级性类聚，等级性类聚一般呈现树形，通常有几个较低级别的类聚构成一个较高级别的类聚。等级性类聚可以通过一系列的合并或者分裂获得。...优缺点如下： 三、回归分析 回归分析是一类确定变量与变量之间依赖关系的数据方法的总称。它分为线性回归、逻辑回归、多项式回归、非线性回归四类。 做回归分析的时候，有两个关键因素：函数形式、参数估计。...在回归类模型中， 最常用的就是逻辑回归模型，也是目前在金融信贷领域应用最广泛的分析方法。 它跟线性回归模型的区别在于： 1. 逻辑回归模型的目标变量是二元性，而线性回归模型的目标变量是连续性的。...逻辑回归模型预测的结果是介于零和一之间的概率，而线性回归模型预测结果可以是任何数值。 3. 逻辑回归模型预测结果与自变量之间是非线性关系，而线性回归模型预测结果和自变量之间是线性关系。...此外，还可以快速方便地对大量的候选自变量进行自动筛选。 缺点则在于，当自变量具备较高的相关性时，它会选择一些高相关性变量同时进入模型，一正一负地在一定程度上互相抵消影响，造成模型的不合理性。

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    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    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。...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。...如果您仔细观察，您可能会注意到，当预测值接近实际值时，0 和 1 实际值的成本都将接近于零。让我们看看当 y=1 和 y=0 时成本函数的图形是什么这里的蓝线代表1类（y=1），代价函数的右项会消失。...现在，如果预测概率接近 1，那么我们的损失会更小，当概率接近 0 时，我们的损失函数会达到无穷大。...点击标题查阅往期内容R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据R语言逻辑回归、Naive Bayes

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    11个重要的机器学习模型评估指标

    将概率输出转换为类输出只是创建一个阈值概率的问题。 在回归问题中，输出时不会出现这种不一致性。输出本来就是一直连续的，不需要进一步处理。...你需要记住以下这些关于混淆矩阵的定义： · 准确性：正确预测的结果占总预测值的比重 · 阳性预测值或查准率：预测结果是正例的所有结果中，正确模型预测的比例 · 阴性预测值：预测结果是负例的所有结果中，错误模型预测的比例...从以上两个表中可以看出，阳性预测值很高，但阴性预测值很低，而敏感度和特异度一样。这主要由选择的阈值所造成，如果降低阈值，两对截然不同的数字将更接近。 通常，大家关注上面定义的指标中的一项。...这是因为它有两个来自混淆矩阵柱状计算中的轴。在响应率变化的情况下，x轴和y轴的分子和分母也会有相应的改变。 6. 对数损失 确定模型性能时AUC-ROC会考虑预测概率。...这7种方法在数据科学中具有统计学意义。但是，随着机器学习的到来，我们现在拥有更强大的模型选择方法。没错！现在来谈论一下交叉验证。 虽然交叉验证不是真正的评估指标，会公开用于传达模型的准确性。

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