数据技术应用概论
第一章 绪论
数据素质培养意义
数据技术
数据科学应用体系框架
第二章 计算机信息系统
计算机信息系统的构成
计算机信息系统技术路线
第三章 抽样技术
抽样技术概述
网络调查和社会调查
抽样学习
抽样技术的基本概念
第四章 网络爬虫与文本数据生成
网络爬虫概述
网络爬虫技术操作
文本数据生成
第五章 数据库技术
数据库技术概述
数据库系统开发
关系数据库
数据仓库
第六章 SQL语言
SQL概述
SQL关系定义
SQL查询基本结构
数据库修改
视图
第七章 数据预处理技术
数据预处理概述
数据清理
数据集成
数据规约
数据变换
第八章 回归模型
回归模型的基础知识
最小二乘法
其他常用回归模型
第九章 Logistic建模技术
基础知识
梯度上升算法
第十章 关联规则挖掘
关联规则挖掘的基础知识
关联规则挖掘的 Apriori 算法
其它常用关联规则挖掘算法
第十一章 决策树分类规则
决策树分类规则的基础知识
决策树分类规则挖掘的ID3算法
几种常用的决策树
第十二章 K-平均聚类
基础知识
基于划分的K‐平均聚类算法
其他常用的聚类
第十三章 神经网络模型
神经网络模型的基础知识
误差逆传播算法
其他常用的神经网络算法
第十四章 支持向量机
支持向量机的基础知识
支持向量机的SMO算法
其他常用的支持向量机算法
第十五章 集成学习算法
集成学习算法的基础知识
随机森林算法
其他常用的集成学习算法
第十六章 数据可视化
数据可视化的基础知识
可视化设计基础
数据可视化工具
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第九章 Logistic建模技术
```mindmap # Logistic建模技术 ### 基础知识 ### 梯度上升算法 ### 其他常用的Logistic模型 ``` ------------ ### 基础知识 1. 定义：`Logistic回归`是一种预测因变量与一个或多个自变量之间关系的模型，尽管它的名字中有“回归”，但它实际上是一种分类算法。 2. 概率估计：Logistic模型通过使用Logistic函数（或称为Sigmoid函数）将线性回归的输出转换为概率，从而预测分类结果。 3. 输出解释：模型的输出可以解释为属于特定类别的概率，通常用于确定分类阈值。 ### 梯度上升算法 1. 优化目标：Logistic回归模型通常使用最大似然估计来确定参数，`梯度上升算法`是一种优化技术，用于找到最大化似然函数的参数值。 2. 算法过程：算法通过逐步调整参数来减少误差，每次调整都是基于当前参数的梯度（即导数）来决定方向和步长。 ### 其他常用的Logistic模型 1. 多项Logistic回归：当`因变量`有多个类别时，可以使用多项Logistic回归来预测多类分类问题。 2. 逻辑回归的正则化：为了防止模型过拟合，可以使用L1（Lasso）或L2（Ridge）正则化来惩罚模型的复杂度。 3. Softmax回归：在多项Logistic回归中，`Softmax函数`用于将模型输出转换为概率分布，适用于多类分类问题。 4. 逻辑回归的变体：根据不同的应用场景，逻辑回归可以有多种变体，例如用于不平衡数据集的加权逻辑回归。
张龙
2024年8月14日 16:30
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