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詹惠儿

逻辑回归分类

Logistic回归不仅限于解决二元分类问题。为了解决具有多个类的问题，我们可以使用Logistic回归的扩展，其包括多项Logistic回归和Ordinal Logistic回归。让我们来看一下他们的基本想法：1.多项Logistic回归：假设我们的目标变量有K = 4类。该技术通过拟合K-1独立二元逻辑分类器模型来处理多类问题。为此，它随机选择一个目标类作为参考类，并适合K-1回归

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詹惠儿

基本概率模型

相互排斥：任何两个事件在具有非重叠结果时是互斥的，即如果A和B是两个相互排斥的事件，那么，（）P（A capB）=0。根据概率a的加法规则，A和B是不相交或相互排斥的事件。独立：如果一个事件对另一个事件没有影响，则任何两个事件彼此独立，即一个事件的发生不影响另一个事件的发生。如果A和B是两个独立事件，那么，a求和规则：求和规则表明a这也称为边际概率，因为它通过删除表

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詹惠儿

理解关联规则

产品规则产品规则声明， \ begin {equation} P（X \ cap Y）= P（X | Y）* P（Y）\ end {equation}因此，X和Y都将发生的联合概率等于两个项的乘积：事件Y发生的概率。在已经发生Y的情况下发生X的概率。根据产品规则，可以推断出以下内容， a连锁规则推广产品规则会导致链规则。设，，E1，E2，....En是

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PGC123

python 中框架、库、包、模块的区别是什么？

1、python模块（module）模块主要由类和函数组成，表现形式为：写的代码保存为文件。这个文件就是一个模块。*****.py 其中文件名*****为模块名字。模块中一般会包含如下代码if __name__=="_main_":这个文件既可以被其他程序调用，也可以独立运行。2、python包（package）包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的pyt

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zxq997

numpy数组中如何贴加新的列表？

想要贴加新的列表，可以使用vstack函数。如下：import numpy as npa=np.array([[1,2],[3,4]])b=[5,6]np.vstack((a,b))结果如下：

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简述决策树学习

决策树还可用于帮助构建自动预测模型，其在机器学习，数据挖掘和统计中具有应用。这种方法称为决策树学习，它考虑了有关项目的预测，以预测该项目的价值。在这些决策树中，节点代表数据而不是决策。这种类型的树也称为分类树。每个分支包含一组属性或分类规则，这些属性或分类规则与特定类标签相关联，该标签位于分支的末尾。这些规则也称为决策规则，可以用if-then子句表示，每个决策或数据值构成一个子句，例如

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什么是似然估计？

似然比检验似然比检验提供了用于比较一个模型（例如，完整模型）下的数据的可能性与另一个更受限制的模型（例如，截距模型）下的数据的可能性的手段。a其中' p ' 是逻辑模型预测概率。下一步是计算这两个对数似然之间的差异。 a两个可能性之间的差异乘以因子2，以便使用标准显着性水平（Chi2检验）评估统计显着性。测试的自由度将等于模型下估计的参数数量的差异（例如，完整和截距）。 Wald

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啊啊啊啊啊吖

单个二值随机变量分布

Bernoulli 分布（Bernoulli distribution）是单个二值随机变量的分布。它由单个参数 ϕ 2 [0; 1] 控制， ϕ 给出了随机变量等于 1 的概率。它具有如下的一些性质：

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啊啊啊啊啊吖

相关性和协方差的关系

协方差和相关性是有联系的，但实际上是不同的概念。它们是有联系的，因为两个变量如果相互独立那么它们的协方差为零，如果两个变量的协方差不为零那么它们一定是相关的。然而，独立性又是和协方差完全不同的性质。两个变量如果协方差为零，它们之间一定没有线性关系。独立性比零协方差的要求更强，因为独立性还排除了非线性的关系。两个变量相互依赖但具有零协方差是可能的。例如，假设我们首先从区间 [-1; 1]

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啊啊啊啊啊吖

有的算法中为什么要使用概率

不确定性有三种可能的来源：1. 被建模系统内在的随机性。例如，大多数量子力学的解释，都将亚原子粒子的动力学描述为概率的。我们还可以创建一些我们假设具有随机动态的理论情境，例如一个假想的纸牌游戏，在这个游戏中我们假设纸牌被真正混洗成了随机顺序。2. 不完全观测。即使是确定的系统，当我们不能观测到所有驱动系统行为的变量时，该系统也会呈现随机性。例如，在 Monty Hall 问题中，一个游

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詹惠儿

如何使用numpy打印nxn的棋盘格式（2）

# Python program to print nXn # checkerboard pattern using numpy import numpy as np # function to print Checkerboard pattern def printcheckboard(n): print("Checkerboard pattern:") # create

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如何使用numpy打印nxn的棋盘格式（1）

给定n，打印焦虑矩阵的棋盘格局n = 8的棋盘格式：它由n * n个正方形组成，交替0表示白色，1表示黑色。我们可以使用嵌套的for循环和一些if条件来做同样的事情，但是使用Python的numpy库，我们可以导入二维矩阵并使用切片获得checkboard模式。W2将使用以下python函数来打印模式：x = np.zeros（（n，n），dtype = int）使用此函数，我们使用n

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numpy的数据类型（2）

输出：INT16# Python Program to create a data type object # containing a 32 bit big-endian integerimport numpy as np # i4 represents integer of size 4 byte# > represents big-endian byte ordering an

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numpy通用类型操作

通用函数（ufunc）：NumPy提供熟悉的数学函数，如sin，cos，exp等。这些函数也在元素上以元素方式运行，产生一个数组作为输出。注意：我们上面使用重载运算符执行的所有操作都可以使用ufuncs来完成，如np.add，np.subtract，np.multiply，np.divide，np.sum等。# Python program to demonstrate# universal

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numpy的二元运算符操作

二元运算符：这些运算以元素方式应用于数组，并创建一个新数组。您可以使用所有基本算术运算符，如， - ，/等。如果是 =， - =，=运算符，则会修改现有数组。# Python program to demonstrate# binary operators in Numpyimport numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = n

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numpy一元数组运算符

一元运算符：许多一元运算是作为ndarray类的方法提供的。这包括sum，min，max等。这些函数也可以通过设置轴参数按行或列方式应用。# Python program to demonstrate# unary operators in numpyimport numpy as np arr = np.array([[1, 5, 6], [4, 7, 2], [3, 1, 9]]

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詹惠儿

numpy单数组操作

NumPy中提供了许多内置算术函数。单个数组的操作：我们可以使用重载的算术运算符对数组进行元素操作以创建新数组。在 =， - =，* =运算符的情况下，修改现有数组。# Python program to demonstrate# basic operations on single arrayimport numpy as np a = np.array([1, 2, 5, 3])

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python的数组索引

了解数组索引的基础知识对于分析和操作数组对象非常重要。NumPy提供了许多方法来进行数组索引。切片：就像python中的列表一样，可以对NumPy数组进行切片。由于数组可以是多维的，因此您需要为数组的每个维指定一个切片。整数数组索引：在此方法中，传递列表以便为每个维度建立索引。完成对应元素的一对一映射以构造新的任意数组。布尔数组索引：当我们想从数组中选择满足某些条件的元素时，使用此方法。#

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numpy中如何创建数组

有多种方法可以在NumPy中创建数组。例如，您可以使用数组函数从常规Python 列表或元组创建数组。结果数组的类型是从序列中元素的类型推导出来的。通常，数组的元素最初是未知的，但其大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。这些最小化了增长阵列的必要性，这是一项昂贵的操作例如： np.zeros，np.ones，np.full，np.empty等。为了创

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詹惠儿

Numpy中的N维数组

Numpy中的数组是一个元素表（通常是数字），它们都是相同的类型，由正整数元组索引。在Numpy中，数组的维数被称为数组的等级。沿每个维度给出数组大小的整数元组称为数组的形状。Numpy中的数组类称为ndarray。Numpy数组中的元素可以使用方括号访问，并且可以使用嵌套的Python列表进行初始化。示例：[[1,2,3]， [4,2,5]]这里，rank = 2（因为它是

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