爬取思路:确定目标(目标网站:大同历史天气预报 2020年5月份) 请求网页(第三方库 requests) 解析网页(数据提取) 保存数据(这里以 .csv 格式存储到本地)
今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识。并取一个样本数据集,进行探索性数据分析(EDA)并使用 statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 实现 简单线性回归(SLR)。
◆ 在回归分析中,自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合
这篇文章我们接着前一篇文章,使用Weather Underground网站获取到的数据,来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气。上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据,建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型,我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库:Scikit-Learn和StatsModels 。第三篇文章我们将使用google TensorFlow来建立神经网络模型,并把预测的结果和线性回归模型的结果做比较。这篇文章中会有很多数学概念和名词,如果你理解起来比较费劲,建议你先google相关数据概念,有个基础的了解。
0 回顾 在最近的推送中,先后总结了最小二乘法的原理,两个求解方法:直接法和梯度下降,最后利用这两种思路进行了python实战。在用直接法求出权重参数时,有一个假设是某个矩阵不能为奇异矩阵。在实战中,我们发现如果它近似为奇异矩阵,然后再利用最小二乘法(OLS)去计算权重参数会出现bug。出现的是什么bug?在OLS算法的基础上应该怎么进行优化解决这个bug呢? 1 无偏估计 先看一个无偏估计的例子。工人师傅一天制造了1000个小零件,现在质检人员准备要检验这1000个件的合格数量和不合格数量,要求控制在
在上一部分中,我们学习了线性回归的概念和规避线性回归陷阱的前两个解决方案,今天我们继续学习剩余的两个方案。
监督学习(Supervised Learning)包括分类算法(Classification)和回归算法(Regression)两种,它们是根据类别标签分布的类型来定义的。回归算法用于连续型的数据预测,分类算法用于离散型的分布预测。回归算法作为统计学中最重要的工具之一,它通过建立一个回归方程用来预测目标值,并求解这个回归方程的回归系数。
上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。
转载原文:https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/(全英)
线性回归(Linear Regression)是一种常见的统计方法和机器学习算法,用于根据一个或多个特征变量(自变量)来预测目标变量(因变量)的值。在许多实际应用中,线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用,例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。
需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域,因此必须检查模型的拟合优度。
在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 )。
线性模型是自然界最简单的模型之一,它描述了一个(或多个)自变量对另一个因变量的影响是呈简单的比例、线性关系.例如:
简单的线性回归是一个很好的机器学习算法来供我们实践入门,因为它需要你从你的训练数据集中估计属性,但是对于初学者来说很容易理解。
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏:化学狗码砖的日常 blog:http://pytlab.org github:https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近开始总结学习回归相关的东东了,与分类的目标变量是标称型不
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法(PLS)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据
本文试图成为理解和执行线性回归所需的参考。虽然算法很简单,但只有少数人真正理解了基本原理。
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
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来源:Deephub Imba本文约5000字,建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的,以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中,将介绍如何为成功的面试做准备的,以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员,那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识,这对数据科学家的面试已经足够了,因为大多数的公司基本上是这样的——但是,在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL,你应该知道一些最简单的操作,例如: 从表中选择
如果是深度学习和神经网络的新手,那么一定遇到过“ TensorFlow ”和“ PyTorch ” 这两个术语。这是在数据科学领域中使用的两个流行的深度学习框架。
它是机器学习的重要基础,从描述算法操作的符号到代码中算法的实现,都属于该学科的研究范围。
线性回归是一种简单而强大的统计学方法,用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的线性回归模型,并介绍其原理和实现过程。加粗样式
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言,具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点,因此在数据科学领域得到广泛应用。
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码,一个是不调用sklearn库版本,另一个是调用sklearn库版本的
选自TowardsDataScience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Geek AI、刘晓坤 本文对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法,并对后者进行了详细的介绍,分析了贝叶斯线性回归的优点和直观特征。 我认为贝叶斯学派和频率学派之间的纷争是「可远观而不可亵玩」的学术争论之一。与其热衷于站队,我认为同时学习这两种统计推断方法并且将它们应用到恰当的场景之下会更加富有成效。出于这种考虑,最近我努力学习和应用贝叶斯推断方法,补充学校课程所学的频率统计方法。 贝叶斯线性模型是我最
当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时,一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系,建立合乎机理规律的数学模型,那么通常的办法是搜集大量数据,基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。
回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且自变量之间存在线性相关,则称为多重线性回归分析。
选自machinelearningmastery 作者: Jason Brownlee 机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 本文介绍了 10 个常见机器学习案例,这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科,涉及矢量、矩阵和线性变换。 它是机器学习的重要基础,从描述算法操作的符号到代码中算法的实现,都属于该学科的研究范围。 虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分,但二者的紧密关系往往无法解释,或只能用抽象概念(如向量空间或特定矩阵运算)解释。 阅读这篇文章后,你将会了解到: 如何在
根据上面的训练数据,我们能否推断(预测)出某个直径的披萨可能的售价呢?例如,12英寸的披萨可能售卖多少钱?
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时,最终的目的都是使其投入生产。通常,我们在做机器学习项目的过程中,将注意力集中在数据分析,特征工程,调整参数等方面。但是,我们往往会忘记主要目标,即从模型预测结果中获得实际的价值。
我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression),我们可以将回归理解为一个变量(例如销售额)的变化是如何影响到其他变量(如用户数)的。对于机器学习技术来说,这是一个很好的开端,它们是构成其他更加复杂技术的基础。
简单线性回归:影响Y的因素唯一,只有一个。 多元线性回归:影响Y的因数不唯一,有多个。
导语:本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
原文链接:https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_11_regression_1.html
线性回归作为监督学习中经典的回归模型之一,是初学者入门非常好的开始。宏观上考虑理解性的概念,我想我们在初中可能就接触过,y=ax,x为自变量,y为因变量,a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数,那么给我一个x,我就能得到一个y,由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑,不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢?
在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试。
人类学习就是从经验中获得知识和技能,人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验,然后再对经验进行梳理、分析和研究,最后形成知识和技能。
检查数据 在练习的第一部分,我们的任务是利用简单的线性回归去预测食品交易的利润。假设你是一个餐厅的CEO,最近考虑在其他城市开一家新的分店。连锁店已经在各个城市有交易,并且你有各个城市的收益和人口数据,你想知道城市的人口对一个新的食品交易的预期利润影响有多大。 首先检查“ex1data1”文件中的数据。“txt”在“我的存储库”的“数据”目录中。首先导入一些库。 import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp
对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年,并得到了广泛研究,但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性,线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然,在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。
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