The Machine Learning “Advent Calendar” Day 20: Gradient Boosted Linear Regression in Excel
从随机集成到优化：梯度提升解释机器学习“降临日历”第 20 天：Excel 中的梯度提升线性回归一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 11: Linear Regression in Excel
线性回归看似简单，但却介绍了现代机器学习的核心思想：损失函数、优化、梯度、缩放和解释。在本文中，我们在 Excel 中重建线性回归，将闭式解与梯度下降进行比较，看看系数如何一步步演化。这个基础自然会导致正则化、核、分类和对偶视图。线性回归不仅仅是一条直线，而是我们接下来将在降临节中探索的许多模型的起点。日历。机器学习“降临日历”第 11 天：Excel 中的线性回归一文首先出现在走向数据科学上。
Male burrow investment drives differential sperm transfer in a South American spider
雄性洞穴投资驱动南美蜘蛛的精子转移差异摘要在雄性多次交配的物种中，雄性可能会根据多种因素（例如其生殖状况和身体状况及其性伴侣的情况）差异性地转移精子。蜘蛛因其独特的生殖系统、精子储存能力和多样化的交配策略，为研究性选择提供了特殊的模型。然而，影响该群体男性精子转移的因素仍有待探索。我们研究了新热带狼蛛 Allocosa senex 的精子转移模式，雄性狼蛛建造并捐赠洞穴作为生殖和父系投资。我们研究了男性和女性的特征，例如年龄和身体状况（即前体宽度和重量之间的线性回归的残差）以及男性对洞穴建设的投资（洞穴长度）是否影响精子转移。最后，我们测试了精子转移、射精次数和交配持续时间之间的关系。我们的结
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 13: LASSO and Ridge Regression in Excel
岭回归和套索回归通常被认为是线性回归的更复杂版本。事实上，预测模型保持完全相同。改变的是训练目标。通过对系数添加惩罚，正则化迫使模型选择更稳定的解决方案，尤其是当特征相关时。在 Excel 中逐步实现 Ridge 和 Lasso 使这个想法变得明确：正则化不会增加复杂性，它会增加偏好。机器学习“降临日历”第 13 天：Excel 中的 LASSO 和 Ridge 回归一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 12: Logistic Regression in Excel
在本文中，我们直接在 Excel 中一步步重建逻辑回归。从二进制数据集开始，我们探讨线性回归作为分类器为何举步维艰，逻辑函数如何解决这些问题，以及对数损失如何自然地从似然中出现。借助透明的梯度下降表，您可以在每次迭代中观察模型的学习情况，从而使整个过程直观、直观且令人惊讶地令人满意。机器学习“降临日历”第 12 天：Excel 中的逻辑回归首先出现在走向数据科学。
