1.回归问题的定位我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。2.线性回归（1）大体思路首先它是利用......

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splittrain,test=train_test_split(dd,test_size=0.6)toad.detect(dd)toad.quality(dd,target='target',iv_only=False)train_selected,dropped=toad.selection.select(train,target='target',emp......

自己逻辑回归尝试1、固定好坏样本，随机种子先去看分箱情况data_sd=X1num_cols=X1.columnsimportpycardaspcnum_iv_woedf=pd.DataFrame()clf=pc.NumBin(max_bins_num=7,min_bin_samples=400)foriinnum_cols:ifdata_sd[i].isnull().sum()/len(data_sd)<1:......

整体建模思路1、拿到样本先分训练集和测试集，0.7或0.8，根据样本数量考虑是否增加验证集，本次不增加验证集。2、对训练集样本进行初筛。iv大于0.01，相关系数低于80%，缺失率根据变量中文名无特殊情况，不得高于80%。3、对训练集先用决策树分6-8箱。此时对变量进行二次筛选。主要考虑变量......

2、逻辑回归2.1常规但是要考虑样本均衡问题importmatplotlib.pyplotaspltx=z.iloc[:,0:7]y=z.iloc[:,7:]fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportclassification_report......

最大似然估计已经从某一分布中获取到n个样本并且假设改样本的分布服从某一个分布f(θ),θ为需要估计的参数，根据这n个样本去推导θ的值就叫做最大似然估计，假设样本服从某分布，根据样本计算出分布中的参数，参数计算出之后，就能去进行预测，正态分布概率密度：假设样本的误差服从正......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34506原文出处：拓端数据部落公众号信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了R语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的103个上市公司......

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/process/handling-regressions.html#处理回归我们不会引起回归-本文描述了对开发人员来说，“Linux内核开发的第一法则”在实践中意味着什么。它是对报告回归的补充，该报告从用户的角度涵盖了这个主题；如果你从未阅读过那篇文章，至少在继续......

[WUSTCTF2020]level1下载下来后有俩文件，先看level1查壳，无壳64位，拖入IDA中看到其中的i&1，为按位与运算，取2进制整数i的最低位，如果最低位是1则得1，如果最低位是0则得0。奇数i的最低位是1，偶数i的最低位是0。再看到output文件，里面有198,232,816,200,1536,300,6144,984,5......

#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;typedeflonglongll;constintMAXN=1e6;structnode{   charv;   intl,r;};vector<node>g(MAXN);intbuild_tree(stringsl){   intlast=1;   stack<int>st;   for(inti=0;i<......