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待完善 | R语言 | 优化函数 | optimize,optimise,optim

R语言中，常用的优化函数知多少，这次将介绍optimize,optimise,optim这三个做优化的函数，也是目前最常用到的优化函数。...做一元的优化：只有要给参数 optimize,optimise，此外，optim也可以做一元优化。前面两个较为常用些。...这两个函数的用法是相同的，先给定函数，指定参数的取值函数，再从取值范围中优化，对于凸函数，能够取到全局最优解，对于非凸函数，可能取到局部最优解。...===================== 该区域用于描述optimize和optimise函数的核心优化思想，待下次完善。 关键点：以供下次注意理解点。...注意：需要完善的有 optimize optimise optim optimHess 优化算法的适用范围：”Nelder-Mead”,”BFGS”,”CG”,”L-BFGS-B”,”SANN”,”Brent

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    基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类（一）

    Logistic 函数 Logistic函数是一类函数的集合，其定义为： ?...其中，x0为x值的中点，L为函数曲线的最大值，k为函数曲线的曲率 Sigmoid 函数 Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。...其函数由下列公式定义： ? ? 其导数为： ? 可以看出，Sigmoid 函数是Logistic函数的一个特例。 Sigmoid函数常用做神经网络的激活函数。它也可以用于Logistic回归分类。...我们在每一个特征上乘以一个回归系数然后求和： ? 再将结果代入Sigmoid函数中，h =S(z), 进而得到一个范围在0~1之间的数值。...确定了分类器的函数形式之后，现在的问题变成了：最优的回归系数（矩阵W）是多少？ 梯度下降算法求最优回归系数 本例的数据集保存在文本文件中： ?

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    基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类（二）

    随机梯度下降算法 梯度下降算法每次更新回归系数时都要遍历整个数据集，该方法在处理100个左右的数据集时尚可，但如果有上亿（m）的的样本和上千（n）的特征那么该方法的时间复杂度太高了(O(m*n*k),...20000次迭代中的波动情况。...不难理解，产生这种现象的原因是存在一些不能正确分类的样本点（数据集并非线性可分）。我们期望能减少这种波动并加速收敛。 ? ? 20000次迭代过后，分类的效果很不错。...二、上述代码中是顺序选择样本，并没有随机。我们改为随机选择样本。...def stocGradDescend1(dataSet, classLabels, numIter=150): #这里迭代次数作为函数的关键字参数 dataArray =array(dataSet

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    R中的sweep函数

    函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,

    4.5K20

    R中的替换函数gsub

    R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 我们使用gsub函数...，并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage

    5.2K20

    「R」tidyverse 中的公式函数

    img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...计算残差 最开始的图形显示了 x 和 y 是一个线性关系，假设我们目前有一个任务：构建回归模型并手动计算残差，绘制结果图。 我们来看看如何操作。...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

    5.7K20

    R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

    p=21379 本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。 logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布， ? 目的是估计参数β。 回想一下，针对该概率使用该函数是 ?...结果很好，我们在这里也有估计量的标准差 ? 标准逻辑回归glm函数： 当然，可以使用R内置函数 ?...有趣的是，我们现在有两个“完美”的模型，白点和黑点的区域不同。 在R中，可以使用mgcv包来运行gam回归。...点击标题查阅往期内容 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量...R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2

    1.7K20

    第二周神经网络基础2.1 二分分类2.2 logistic回归2.3 logistic 回归损失函数2.4 梯度下降2.5 导数2.14 向量化logistic 回归的输出2.15 Python中的广

    2.1 二分分类 使用二分分类来预测图片中是否有猫 二分分类 常见的符号表示 x：代表特征向量 y：代表标签 m:代表样本（Mtrain）的数量 矩阵X:是一个nx '*'m的矩阵 矩阵Y：1xm...的矩阵 2.2 logistic回归 逻辑回归是一个用在监督学习问题的算法，这是所有输出y的结果为0或者1。...逻辑回归的目标就是最小化预测结果与训练数据之间的误差。...2.3 logistic 回归损失函数 损失函数L用来衡量算法的运行情况，来衡量你的预测输出值y帽和y的实际值有多接近 logistic 回归损失函数 2.4 梯度下降 来训练w和b，获得使得J(w,b...)最小的参数 2.5 导数 2.14 向量化logistic 回归的输出 2.15 Python中的广播 import numpy as np A=np.array([ [56.0,0.0,4.4,68.0

    1K40

    R中的stack和unstack函数

    我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。

    6.8K30

    R中的grep和grepl函数

    在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数

    3.9K10

    【非线性回归模型详解】

    非线性回归模型详解 非线性回归是一种统计方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的非线性关系模型。与线性回归不同，非线性回归允许模型以更灵活的方式拟合数据，适用于变量间存在复杂关系的情况。...函数 ( f ) 是非线性的，可以是任意形式，如指数、对数、多项式等。 非线性回归的核心是通过优化算法（如最小二乘法）估计参数 ( \beta )，使得模型预测值与实际观测值之间的误差最小化。...非线性回归的参数估计 非线性回归通常使用迭代优化算法估计参数，常见方法包括： 高斯-牛顿法 通过线性近似迭代更新参数，适用于初始值接近真实值的情况。...决定系数（R²） 衡量模型解释的方差比例，但需谨慎使用，因为非线性模型的 R² 可能不适用。 AIC 和 BIC 用于模型选择，考虑模型复杂度和拟合优度。...非线性回归的应用场景 生物学：酶动力学、种群增长模型 经济学：需求曲线、生产函数 工程学：材料强度、信号处理 医学：药物剂量反应、疾病传播模型 非线性回归为复杂数据关系提供了强大的建模工具，但需结合实际问题选择合适的模型和优化方法

    40510

    巧用R中的各种排名窗口函数

    函数对比 SQL中窗口函数语句中over语句中两个关键词：partition by和order by，R语言中也有与之一一对应的函数： ?...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...2 min_rank函数 R语言中的min_rank函数与sql中的rank函数相同，row_number函数对order_by后面字段相同的记录编码是不同的，min_rank就是解决这个问题，对相同的记录编码相同...同样得到与sql中相同的输出结果： ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ?...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序

    4.4K10

    机器学习第7天：深入了解逻辑回归

    一、逻辑回归是什么 简单来说， 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。...逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。 二、逻辑回归的代价函数 1. 公式： ? 综合起来为： ? 其中 ? 2....寻找预测函数 Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，用于两分类问题（即输出只有两种），显然，预测函数的输出必须是两个值（分别代表两个类别），所以利用了Logistic...接下来需要确定数据划分的边界类型，对于图1和图2中的两种数据分布，显然图2需要一个线性的边界，而图3需要一个非线性的边界。接下来我们只讨论线性边界的情况。 ? 图1 ?...参考文章： Logistic回归计算过程的推导 逻辑回归（Logistic Regression） Coursera ML笔记 - 逻辑回归 逻辑回归 - 理论篇

    75020

    R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式

    p=6322 当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。...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....为了说明，使用R let模拟一些（X，Y）数据，其中Y遵循逻辑回归，其中X在模型中线性进入： set.seed（1234） n < - 1000 x < - rnorm（n） xb 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？...在R中我们可以写一个简短的函数来做同样的事情： logitloess < - function（x，y，s）{ logit < - function（pr）{ } if（missing（s））

    2.7K20

    最优化思想下的最小二乘法

    如果 是 的线性函数，称（4.3.3）式为线性最小二乘问题； 如果 是 的非线性函数，称（4.3.3）式为非线性最小二乘问题。...但是，由于在机器学习中，我们较少直接使用这类方法解决非线性问题，所以此处略去，而是将非线性最小二乘问题的理论推导放在了本书在线资料，供有兴趣的读者参考。...如果用程序解决非线性最小二乘问题，可以使用scipy提供的scipy.optimize.least_squares()函数实现。...在第3章3.6.2节中已经了解到，用最小二乘法，可以根据数据拟合直线，下面的示例中也创造一些数据，但这些数据不符合直线型的函数，拟合之后是曲线（注意，创造这些函数的时候，就是根据logistic函数形式...from scipy.optimize import least_squares import numpy as np def y(theta, t): # logistic 函数 return

    1.6K50

    人力资源数据分析中的 “回归函数” 应用

    就比如我们上一个章节在讲数据相关性的时候讲到的孩子身高和体重的数据，孩子的身高和体重是一个正相关的关系，在我们的数据图表中我们记录了1-12岁的孩子的身高和体重的数据，如果我们对这组数据做一个回归分析，...– 趋势线 – 指数 3、点击趋势线 – 选择“显示公式”，“显示R平方”，在回归函数的线上会出现回归函数和R平方值，回归函数是一个指数函数，在EXCEL里我们可以通过函数来输入X值预测计算Y值。...如果我想计算160CM对应的体重，我们就可以用的函数 Y= EXP（0.0192*160）*2.27 = 47.45KG R² 决定系数，衡量的是回归直线在多大程度上准确呈现了数据的走向。...再看下面这个案例，这是历年来双十一的营业额的数据，然后我们做了一个回归分析，发现每年的数据都神奇的落在了回归函数上，拟合度有0.99，我们根据这条回归函数做了2020年的双十一的营业额的预测为3284.94...在人力资源模块里回归函数被大量的应用在薪酬数据分析里，在薪酬的数据分析里我们需要对各个层级进行薪酬曲线的绘制，再对薪酬曲线进行数据的分析，判断职级和薪酬的拟合度，对各个职级进行薪酬的预测，都是可以通过回归函数来进行数据分析

    1.8K20
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