今天給大家寫廣義混合效應模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ，混合效應logistics回歸模型，這個和線性混合效應模型一樣也有好幾個叫法： Mixed Effects Logistic Regression ...

我們知道統計數據的類型分為分類數據和數值型數據，那對於分類數據而言，如果我想對其進行統計分析主要涉及哪些方面呢？ 內容目錄 分類數據的描述統計 分類數據的推斷統計 1 分類數據的描述統計 分類數據的基本描述方式 頻數列表 百分比 累計頻數 累計百分 ...

　　Logistic回歸屬於概率型的非線性回歸，分為二分類和多分類的回歸模型。這里只講二分類。 　　對於二分類的Logistic回歸，因變量y只有“是、否”兩個取值，記為1和0。這種值為0/1的二值品質型變量，我們稱其為二分類變量。 　　假設在自變量$x_{1}, x_{2}, \cdots ...

liner classifiers 邏輯回歸用在2分類問題上居多。它是一個非線性的回歸模型，其最大的好處恰恰是可以解決二元類問題，目前在金融行業，基本都是使用Logistic回歸來預判一個用戶是否為好客戶，因為它還彌補了其他黑盒模型（SVM、神經網絡、隨機森林等）不具解釋性的缺點。知 ...

前言 我們做分析時經常要多人群分類，特別是做用戶畫像時經常用到，將對象划分為不同部分或者類別，在進一步分析，就能夠挖掘事物的本質 一、分類分析 根據指標的性質，分類分析法分為屬性指標分組和數量指標分組 1.屬性指標分組分析法 按屬性指標分組一般較簡單，分組指標一旦確定，組數、組名、組與組 ...

0. 前言 1. MNIST 數據集 2. 二分類器 3. 效果評測 4. 多分類器與誤差分析 5. Kaggle 實戰 0. 前言 “盡管新技術新算法層出不窮，但是掌握好基礎算法就能解決手頭 90% 的機器學習問題。” 本系列參考書 ...

常見分類模型與算法 線性判別法 距離判別法 貝葉斯分類器 決策樹 支持向量機(SVM) 神經網絡 1.線性判別法 原理：用一條直線來划分學習集（這條直線不一定存在嗎？），然后根據待測點在直線的哪一邊決定它的分類 R語言 ...

寫在最前：=========== 大約兩周前，閱讀《智能運維》這本書，了解到 ARIMA 模型可以根據過去的數據，做預測分析，當時覺得很有意思，但是一直到最近 才真正着手實踐，當然 我這個實踐也是很粗糙的，更大的意義是通過動手的過程，帶來小小的成就感的同時， 檢驗自己能力上的不足 ...