今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ，混合效应logistics回归模型，这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法： Mixed Effects Logistic Regression ...

我们知道统计数据的类型分为分类数据和数值型数据，那对于分类数据而言，如果我想对其进行统计分析主要涉及哪些方面呢？ 内容目录 分类数据的描述统计 分类数据的推断统计 1 分类数据的描述统计 分类数据的基本描述方式 频数列表 百分比 累计频数 累计百分 ...

　　Logistic回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。这里只讲二分类。 　　对于二分类的Logistic回归，因变量y只有“是、否”两个取值，记为1和0。这种值为0/1的二值品质型变量，我们称其为二分类变量。 　　假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots ...

liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多。它是一个非线性的回归模型，其最大的好处恰恰是可以解决二元类问题，目前在金融行业，基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户，因为它还弥补了其他黑盒模型（SVM、神经网络、随机森林等）不具解释性的缺点。知 ...

前言 我们做分析时经常要多人群分类，特别是做用户画像时经常用到，将对象划分为不同部分或者类别，在进一步分析，就能够挖掘事物的本质 一、分类分析 根据指标的性质，分类分析法分为属性指标分组和数量指标分组 1.属性指标分组分析法 按属性指标分组一般较简单，分组指标一旦确定，组数、组名、组与组 ...

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 “尽管新技术新算法层出不穷，但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题。” 本系列参考书 ...

常见分类模型与算法 线性判别法 距离判别法 贝叶斯分类器 决策树 支持向量机(SVM) 神经网络 1.线性判别法 原理：用一条直线来划分学习集（这条直线不一定存在吗？），然后根据待测点在直线的哪一边决定它的分类 R语言 ...

写在最前：=========== 大约两周前，阅读《智能运维》这本书，了解到 ARIMA 模型可以根据过去的数据，做预测分析，当时觉得很有意思，但是一直到最近 才真正着手实践，当然 我这个实践也是很粗糙的，更大的意义是通过动手的过程，带来小小的成就感的同时， 检验自己能力上的不足 ...