A. 機器學習的方法之回歸演算法
我們都知道，機器學習是一個十分實用的技術，而這一實用的技術中涉及到了很多的演算法。所以說，我們要了解機器學習的話就要對這些演算法掌握通透。在這篇文章中我們就給大家詳細介紹一下機器學習中的回歸演算法，希望這篇文章能夠幫助到大家。
一般來說，回歸演算法是機器學習中第一個要學習的演算法。具體的原因，第一就是回歸演算法比較簡單，可以讓人直接從統計學過渡到機器學習中。第二就是回歸演算法是後面若干強大演算法的基石，如果不理解回歸演算法，無法學習其他的演算法。而回歸演算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。
那麼什麼是線性回歸呢？其實線性回歸就是我們常見的直線函數。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數據？這就需要最小二乘法來求解。那麼最小二乘法的思想是什麼呢？假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。
那麼什麼是邏輯回歸呢？邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的演算法，但是，從本質上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數值問題，也就是最後預測出的結果是數字。而邏輯回歸屬於分類演算法，也就是說，邏輯回歸預測結果是離散的分類。而邏輯回歸演算法劃出的分類線基本都是線性的(也有劃出非線性分類線的邏輯回歸，不過那樣的模型在處理數據量較大的時候效率會很低)，這意味著當兩類之間的界線不是線性時，邏輯回歸的表達能力就不足。下面的兩個演算法是機器學習界最強大且重要的演算法，都可以擬合出非線性的分類線。這就是有關邏輯回歸的相關事項。
在這篇文章中我們簡單給大家介紹了機器學習中的回歸演算法的相關知識，通過這篇文章我們不難發現回歸演算法是一個比較簡答的演算法，回歸演算法是線性回歸和邏輯回歸組成的演算法，而線性回歸和邏輯回歸都有自己實現功能的用處。這一點是需要大家理解的並掌握的，最後祝願大家能夠早日學會回歸演算法。
B. 邏輯回歸演算法中因子權重怎麼計算
拋開演算法不說，業務邏輯跟你的業務流程有關系，所以在做概要設計，和詳細設計的時候都需要畫業務流程圖。簡單的說，比方說你要做一個賣票的功能，用戶提交請求後，你要根據用戶輸入的信息做一些處理，第一步，可能你要判斷用戶的年齡，如果是兒童，你要進入處理兒童票的流程，如果是成年人，你要進入正常的流程，如果是老年人，你要進入老年人流程，如果是軍屬，然後進入另外一個特殊流程。
這事第一步。每個流程還有特殊處理，比如進入兒童票處理流程後，你要做票價減半，然後出票。
編程的邏輯都來源於現實中的模型，先建模，再開發
C. 完成一個邏輯回歸的演算法.其中data.npz是數據 讀取數據的方法為:
完成一個邏輯回歸的演算法.其中data.npz是數據 讀取數據的方法為:
D. 邏輯回歸、決策樹、支持向量機演算法三巨頭
邏輯回歸、決策樹、支持向量機演算法三巨頭
1 邏輯回歸
首先邏輯回歸是線性回歸衍生過來的，假設在二維空間上，本質上還是一條線，那麼在三維空間，他就是一個平面。把數據分成兩邊，就是直的不能再直的一條線或者一個平面。那麼假設現在我們有兩個變數，就是圖中這兩個變數，為什麼假設y=1是壞客戶的話，根據圖中可以看到，單個變數的劃分並不可以把兩種類型的客戶分的很好，要兩個變數相互作用，假設x1為查詢次數，x2為在還貸款筆數，那可以看到當x1小以及x2比較小的時候，那麼客戶肯定在左下角的地方，那麼當他其中一項比較高的時候就會趨於右上角，x1 x2都高的時候，就是越過分割線，落於分割線的上方了。這里我們可以看到，x1 x2是兩個有趨勢性的變數才可以達到這種這么好的一個分類效果。
那麼現在假設數據是以下這種：
可以看到變數的趨勢跟y的分類沒有什麼關系的時候，這時候邏輯回歸就顯得很雞肋，分的效果一點都不好。
2 決策樹
決策樹。剛才說的是邏輯回歸是一條直到不能再直的直線或者平面，那麼決策樹就是一條會拐彎，但是不能有角度的，永遠直行或者90度拐的直線或者面，看下圖，你可以理解為決策樹就是一條貪吃蛇，他的目標就是把好壞客戶分的很清晰明了，要是貪吃蛇過分的貪吃就會造成過擬合，那麼過擬合是啥，就是你問你喜歡的妹紙，妹紙你喜歡什麼樣的男生，妹紙說，我喜歡長的好看的，帥氣，溫柔體貼，會做飯的，巴拉巴拉一大堆，足足100多條，然後你實在太喜歡妹紙，所以按照她的要求，到頭來你真的跟妹紙在一起了，妹紙說，其實我只要你長得好看就可以了，其他的100多條都是無所謂的。拉回來決策樹，決策樹適應的數據假設像邏輯回歸那種數據的話，其實按照決策樹的這種貪吃蛇的方式其實還是很難分的，所以決策樹適用的數據是變數與因變數呈現一個u型分布的數據，就是兩頭是一類，單峰聚集了另外一類數據。你在變數特徵分析的，看到變數都是呈現這種趨勢的，你就要暗喜了，老子要用決策樹立功了！！！
3 支持向量機
支持向量機，要是沒有數學基礎的人看支持向量機的把低維的數據轉化成高維可以在高維空間分類的演算法這句話時候估計是一臉懵逼，我以前也是很懵逼，這到底是啥，我們以只有兩個變數的舉個例子，譬如你現在相區分一群客戶的好壞，這時候就給出這群人的兩個變數，查詢次數和貸款次數，然後這時候你通過某些什麼開方啊，冪次數，取對數的方式啊，你剛好擬合除了三元方程，這條方程你把身高體重的數據輸進去，算出來的第三個未知數在這條方程裡面的，就是男的，在這方程裡面就算女的，這樣子可能你不是很清楚，請看下圖
剛才我們把數據丟進入，支持向量機幫我們這份數據擬合了這個圓，把這兩類數據分的像圖中的這樣子很好，那麼這時候我們需要這條圓的方程，產生變數的運用口徑，這條方程是：
25=(x-5)2+(y-5)2那麼這時候當貸款次數和查詢次數分別減5再2次冪的時候如果數小於25那麼就是好客戶，假設大於25就是壞客戶。支持向量機是在除了變數所有的維度之外又給了他一個維度之後，把擬合的方程再投放在原來的維度空間。支持向量機可以適用的數據那麼就是在你用決策樹和邏輯回歸走投無路的時候就可以用支持向量機了，但是就像我們剛才得出這道方程一樣，出來的變數口徑是沒有邏輯的，他可能要變數開方，取對數，假設你這模型要跟業務去解釋的時候，我就不知道你要想多少套路了。
E. 邏輯回歸和SVM的區別是什麼各適用於解決什麼問題
兩種方法都是常見的分類演算法,從目標函數來看,區別在於邏輯回歸採用的是logistical loss,svm採用的是hinge loss.這兩個損失函數的目的都是增加對分類影響較大的數據點的權重,減少與分類關系較小的數據點的權重.SVM的處理方法是只考慮support vectors,也就是和分類最相關的少數點,去學習分類器.而邏輯回歸通過非線性映射,大大減小了離分類平面較遠的點的權重,相對提升了與分類最相關的數據點的權重.兩者的根本目的都是一樣的.此外,根據需要,兩個方法都可以增加不同的正則化項,如l1,l2等等.所以在很多實驗中,兩種演算法的結果是很接近的.
但是邏輯回歸相對來說模型更簡單,好理解,實現起來,特別是大規模線性分類時比較方便.而SVM的理解和優化相對來說復雜一些.但是SVM的理論基礎更加牢固,有一套結構化風險最小化的理論基礎,雖然一般使用的人不太會去關注.還有很重要的一點,SVM轉化為對偶問題後,分類只需要計算與少數幾個支持向量的距離,這個在進行復雜核函數計算時優勢很明顯,能夠大大簡化模型和計算
svm 更多的屬於非參數模型,而logistic regression 是參數模型,本質不同.其區別就可以參考參數模型和非參模型的區別就好了.
logic 能做的 svm能做,但可能在准確率上有問題,svm能做的logic有的做不了
F. 回歸演算法有哪些
回歸演算法有：
線性回歸使用最佳的擬合直線（也就是回歸線）在因變數（Y）和一個或多個自變數（X）之間建立一種關系。
用一個方程式來表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項。這個方程可以根據給定的預測變數（s）來預測目標變數的值。
邏輯回歸是用來計算「事件=Success」和「事件=Failure」的概率。當因變數的類型屬於二元（1 / 0，真/假，是/否）變數時，我們就應該使用邏輯回歸。這里，Y的值從0到1，它可以方程表示。
G. 邏輯回歸分析怎麼用spss計算odds ratio
二元logit回歸
1.打開數據，依次點擊：analyse--regression--binarylogistic，打開二分回歸對話框。
2.將因變數和自變數放入格子的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數（單變數拉入一個，多因素拉入多個）。
3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。
4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變數。多分類變數需要設置虛擬變數。
虛擬變數ABCD四類，以a為參考，那麼解釋就是b相對於a有無影響，c相對於a有無影響，d相對於a有無影響。
5.選項裡面至少選擇95%CI。
點擊ok。
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