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逻辑回归
的确，逻辑回归是社会和自然科学中最重要的分析工具之一。在自然语言处理中，逻辑回归是分类的基础监督机学习算法，并且与神经网络也有密切的关系。正如我们将在第7章中看到的那样，可以将神经网络视为彼此堆叠的一系列逻辑回归分类器。因此，此处介绍的分类和机器学习技术将在整本书中发挥重要作用。逻辑回归可用于将观察结果分类为两个类别之一（例如“积极情感”和“负面情绪”），或将观察结果分类为许多类别之一。由于两级情况的数学更简单，因此我们将在接下来的几个部分中描述第一个逻辑回归的特殊情况，然后Brie-fl y总结了5.3节中多项逻辑逻辑回归的使用。我们将在接下来的几节中介绍逻辑回归的数学。，但让我们从一些高级问题开始。
能源工程的符号回归
能源工程中的符号回归探讨了机器学习，以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归，一种机器学习技术，可从没有预定义结构的数据中发现数学模型，从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用，尤其是在预测可再生能源输出（例如风速反对功率输出）方面，这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式，以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据，训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性，以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式，符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势，包括更好的模型解释性和减少人类偏见，并建议未来的研究方向，以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。
IBM SPSS 回归 22
可以使用逻辑回归过程和多项逻辑回归过程来拟合二元逻辑回归模型。每个过程都有其他过程所没有的选项。一个重要的理论区别是，逻辑回归过程使用个案级别的数据生成所有预测、残差、影响统计和拟合优度检验，而不管数据如何输入以及协变量模式的数量是否小于案例总数，而多项逻辑回归过程在内部汇总案例以形成具有与预测因子相同的协变量模式的子群体，并根据这些子群体生成预测、残差和拟合优度检验。如果所有预测因子都是分类的，或者任何连续预测因子都只采用有限数量的值（因此每个不同的协变量模式都有多个案例），则子群体方法可以生成有效的拟合优度检验和信息残差，而个案级别方法则不能。
回归问题的分类和解决方案...
5 非线性模型 16 5.1 非线性对角加权最小二乘问题 ......16 5.1.1 求解算法 ...................16 5.1.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....17 5.2 非线性高斯-马尔可夫回归问题 .........17 5.2.1 求解算法 ....................18 5.2.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....19 5.3 广义距离回归问题 ............19 5.3.1 解决方案算法 ......................20 5.3.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....22 5.4 广义高斯-马尔可夫回归问题 ..........22 5.4.1 求解算法 ......................22 5.4.2 与解决方案参数相关的不确定性 ......24
caret：分类和回归培训
as.matrix.confusionatatrix。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 avnnet。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5袋。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 bagearth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 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classdist。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22混乱matrix。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 ConfusionAtatrix.Train。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 COX2。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 29 CREATTATAPATTITION。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>27 COX2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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具有可变性惩罚的生成分位数回归
分位数回归和条件密度估计可以揭示平均回归遗漏的结构，例如多模式和偏度。在本文中，我们引入了一个深度学习生成模型，以用于关节分位数估计，称为惩罚生成分位数回归（PGQR）。我们的方法同时生成了来自许多随机分位水平的样品，从而使我们能够在给定一组协变量的情况下推断响应变量的条件分布。我们的方法采取了一种新颖的可变性惩罚，以避免在深层生成模型中消失的可变性或记忆的问题。此外，我们引入了一个新的部分单调神经网络（PMNN），以避免穿越分位曲线的问题。PGQR的一个主要好处是，它可以使用单个优化来拟合，从而绕过需要在多个分位级别反复训练模型或使用计算上昂贵的交叉验证来调整罚款参数。我们通过广泛的模拟研究和对实际数据集的分析来说明PGQR的功效。实施我们方法的代码可在https://github.com/shijiew97/pgqr上获得。