前言对于普通人来说，觉得编程和自己日常的工作风马牛不相及。其实我还是建议学一下python，因为很多人的工作都是离不开与word和excel这些软件打交道。...于是我就打算开发一些小工具，在对比了Java和python的开发和使用简易性之后，我义无反顾选择了python。...所以，今天就用python来做一个简答的excle数据处理：处理空值和异常值。pandas在python中，读写excle的库有很多，通常我都是使用pandas来读写excle并处理其中的数据。...，通常我们会给空值填充一些默认值。...处理异常值异常值（outliers）通常是指那些远离正常数据范围的值。可以通过多种方式来检测和处理异常值。在excel中，将某一列的age字段设置为200。查找异常值1.
场景： 写代码有时候会遇到这么一种情况: 在 python 的字典中只有一个 key/value 键值对，想要获取其中的这一个元素还要写个 for 循环获取，觉得很不值得，也麻烦。...网上搜了一下，发现还有很多简单的方法: 解决办法： 方法一 d = {'name':'haohao'} (key, value), = d.items() 方法二 d = {'name':'haohao...list(d)[0] value = list(d.values())[0] 方法三 d = {'name':'haohao'} key, = d value, = d.values() 参考文档：Python...从单元素字典中获取 key 和 value[1] 参考资料 [1]Python 从单元素字典中获取 key 和 value: https://blog.csdn.net/qianghaohao/article
p=27279最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。...此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据...在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步长。在这种情况下，模型不需要真实值来进行预测。...PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化...Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
由于是刚刚毕业一年，所以都是比较基础的问题，就是有一个问题，掰扯了比较长的时间：如何评估线性回归模型的性能和准确度？...所以，咱们今天就用这个问题，和大家一起分享分享，大家可以评论区一起交流~ 首先，大家都知道，线性回归是一种常用的预测模型，用于预测一个连续因变量和一个或多个自变量之间的关系。...那么，最后评估线性回归模型的性能和准确度非常重要，可以帮助我们判断模型是否有效并进行改进。 接下来，和大家分享如何评估线性回归模型的性能和准确度。 1....真实值与预测值的散点图 我们可以通过散点图比较真实值与预测值，直观展示模型的预测效果。...预测误差的分布图 预测误差（真实值与预测值的差异）的分布图可以帮助我们了解模型误差的分布情况。
，让自己得到的房价（预测值）不断地接近纵轴的房价（实际的值） 其实一元线性回归也在干这样的事情 我们要如何得出自己的预测数据用来和真实值比较呢？...开始的时候这条直线和真实值的差距可能很大，经过我们的训练（调整这条直线的参数）使得我们的直线（预测值）和真实值的差距不断趋向最小，就变成图中的样子了！...而多元的线性回归其实就是增加了特征值的维度 输入值X1 X2 `````Xn 真实值是多维离散点——由多个X值决定 那么得到的预测值模型就是多维表面了 （这里只需理解即可） 它的参数θ则有n+1个 θi...参数是怎么调整的呢？ 让预测值表面和真实值表面拟合（误差接近最小） ? 说用眼睛看出来的那位同学你是认真的吗 ?...在二元线性回归里我们就发现有些点和平面的距离挺大的，这已经使得模型的预测不够准确了。
在标准线性回归中我们需要找到是误差最小的 w , 即预测的 y 值与真实的 y 值之间的差值，为了避免简单累加造成的正负差值相互抵消，这里采用了平方误差: ?...相关系数(Correlation Coefficient)计算 如何判断获得的模型预测能力的好坏呢？...我们需要计算模型计算得到的 y 的值向量与实际 y 值向量的匹配程度, 也就是计算相关系数Correlation Coefficient。 相关系数的计算公式: ?...通过对上面得到的线性回归模型得到的预测的值与实际的值进行相关系数计算可以得到相关系数为 ?...当我们需要对数据点 x 相应的目标值进行预测的时候，我们需要给样本中的每个点赋予一个权重值 ? (为了区分权重和回归系数，在这里用 ?
此外，即使将明显相关的变量添加到模型中，如果这些变量的信噪比较弱，实际上也是增加真实值的预测误差。 让我们看看这在实践中是什么样子的。我们可以执行我们的财富和幸福模型作为一个线性回归。...下图说明了训练误差，真实预测误差和模型的乐观之间的关系。 上面的散点图说明了具有对应于不同水平的模型复杂性的回归线的样本数据。 ? 增加模型复杂性将总是减少模型训练误差。...防止过拟合是建立强壮和准确的预测模型的关键。只看到训练误差曲线时，过拟合是很容易忽略的。要检测过拟合，您需要查看真实值的预测误差曲线。...当然，不可能测量确切的真实值预测曲线（除非您拥有整个人群的完整数据集），但是有许多不同的方法可以尝试精确估计。本工作的第二部分将讨论各种技术来准确估计模型的真实值预测误差。...测量误差的方法 调整后的R2 求R2首先，训练过的所做的回归模型，并且计算预测值和观测值之间的差值并求平方。 这些平方误差求和，并将结果与使用空模型产生的误差平方总和比较。
在实际应用中，我们可以将自变量进行多项式展开、取对数、加入交互项等操作，从而扩展模型的表达能力，但这并不会改变模型的线性性质。 如何使得预测值和真实值的差异最小化？...这些方法都可以用于最小化预测值和真实值之间的差异，得到更准确的线性回归模型。...实战：基于线性回归预测房价 同时使用交叉验证和网格搜索来实现线性回归模型的 Python 实现：基于线性回归的波士顿房价预测 # 导入必要的库和数据集 from sklearn.datasets import...例如，在房价预测问题中，MSE 和 RMSE 更能体现预测值与真实值之间的差距，而 MAE 更能反映模型的稳定性。 为什么回归更常用mse作为评价指标？...MSE越小，表示模型预测效果越好，即预测值与真实值的差距越小。它具有以下优势： 数学性质好：MSE 是预测值与真实值之差的平方和的均值，具有良好的数学性质，便于理论研究和优化算法的设计。
01 线性回归 线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。 由于预测建模主要关注最小化模型的误差，或者以可解释性为代价来做出最准确的预测。...Linear Regression 举例：y = B0 + B1 * x 给定输入x，我们将预测y，线性回归学习算法的目标是找到系数B0和B1的值。...对于回归问题，新的点可能是平均输出变量，对于分类问题，新的点可能是众数类别值。 成功的诀窍在于如何确定数据实例之间的相似性。...通过计算每个codebook向量与新数据实例之间的距离来找到最相似的邻居（最佳匹配），然后返回最佳匹配单元的类别值或在回归情况下的实际值作为预测。...它会训练数据进行多重抽样，然后为每个数据样本构建模型。当你需要对新数据进行预测时，每个模型都会进行预测，并对预测结果进行平均，以更好地估计真实的输出值。
p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。...此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据...在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。 闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步长。在这种情况下，模型不需要真实值来进行预测。...点击标题查阅往期内容 Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测 01 02 03 04 加载数据 查看前几个序列的大小。...在这种情况下，模型不需要真实值来进行预测。例如，假设您想仅使用在时间步 1 到 t-1 中收集的数据来预测序列的时间步 t 到 t+k 的值。
对于其他类型的模型，我通常使用Scikit-Learn，这是一个免费的机器学习库，它具有各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度增强、k -means和DBSCAN等，旨在与Python...由于我在本文中不关注模型实现，因此直接进入评估模型精度的环节。单单通过目测检查上图，模型预测值似乎紧密跟随真实值，表现出了良好的精度。...为了更加精确，我们可以通过绘制如下散点图，查看真实值与预测值来评估模型精度，并计算了误差度量R2得分。 R2得分为0.89，看起来这是真实值和预测值之间的达到了良好匹配。...绘制预测值和真实值之间的相关性（下图），我们在1天左右的时间滞后处看到一个明显的峰值，表明该模型仅使用先前的值作为未来的预测。...时间差分数据的预测模型 由于能够预测差分数据而不是直接预测数据，因此可以更好地辨明模型的预测能力，让我们试一下我们的模型。该检验的结果如下图所示，真实值与预测值关系的散点图。
在完成这篇教程后，你将会学到： 模型误差包含模型方差、模型偏差以及不可约误差； 我们希望模型具有低偏差和低方差，但是一般情况下一个值的缩小会导致另一个值的增大； 如何将均方误差分解成模型的偏差和方差。...——《预测模型应用》2013年版，97页 当偏差符合未知的真实规律时，我们可以接受具有高偏差的预测模型。...但是，当真实数据函数形式与模型的假设完全不匹配时，例如对一个高度非线性关系的数据使用线性关系的假设，具备过高偏差的模型是毫无用处的。 低偏差：关于对输入到输出映射函数形式的弱假设。...这是一个关于思考如何选择模型和调整模型的概念框架。 我们可以基于偏差和方差来选择模型。简单的模型，例如线性回归和逻辑回归，通常具有高偏差和低方差。而复杂的模型，例如随机森林，通常具有低偏差和高方差。...具体而言，你学到了： 模型误差包含模型方差、模型偏差以及不可约误差。 我们寻求具有低偏差和低方差的模型，但是一般情况下一个值的缩小会导致另一个值的增大。 如何将均方误差分解成模型的偏差和方差。
平方误差指的是预测值与真实值的差的平方，这种方法就称为“最小二乘法”。所以回归问题转化为如何求最小平方误差，即目标函数为： ?...模型评估 基本上所有的数据集都可以使用上述的方法建立模型，那么，如何来判断模型的好坏呢？...图1 具有相同回归系数的两组数据的对比 我们可以计算预测值和真实值之间的误差，也就是计算这两个序列的相关系数，来评价模型的好坏。...python中，Numpy库提供了相关系数的计算方法corrcoef(yEstimate,yActual)来计算预测值和真实值之间的相关性。...我们采用了三种k对图1下图中的样本进行预测，结果如图3、4和5所示。 ? 图3 k为1，和普通的线性回归一样，用来做对比 ? 图4 k为0.01 ?
回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。...通俗的说就是用一个函数去逼近这个真实值，那又有人问了，线性回归不是用来做预测吗？是的，通过大量的数据我们是可以预测到真实值的。...假设i=0，表示的是一元一次方程，是穿过坐标系中原点的一条直线，以此类推。 1.4如何使用模型 我们知道x是已知条件，通过公式求出y。已知条件其实就是我们的数据，以预测房价的案例来说明： ?...显然最好的效果应该是这条直线穿过所有的点才是，需要对模型进行优化，这里我们要引入一个概念。 损失函数：是用来估量你模型的预测值 f(x)与真实值 YY 的不一致程度，损失函数越小，模型的效果就越好。...不要看公式很复杂，其实就是一句话，(预测值-真实值)的平法和的平均值，换句话说就是点到直线距离和最小。用一幅图来表示： ?
2）GBDT详解 GBDT的原理很简单： 所有弱分类器的结果相加等于预测值。 每次都以当前预测为基准，下一个弱分类器去拟合误差函数对预测值的残差（预测值与真实值之间的误差）。...这里A的「预测值」是指前面所有树预测结果累加的和，在当前情形下前序只有一棵树，所以直接是15，其他多树的复杂场景下需要累加计算作为A的预测值。...这棵树学习残差，在我们当前这个简单的场景下，已经能保证预测值和实际值（上一轮残差）相等了。...我们把这棵树的预测值累加到第一棵树上的预测结果上，就能得到真实年龄，这个简单例子中每个人都完美匹配，得到了真实的预测值。...5.Python代码应用与模型可视化 下面是我们直接使用python机器学习工具库sklearn来对数据拟合和可视化的代码： # 使用Sklearn调用GBDT模型拟合数据并可视化 import numpy
如何训练线性回归模型？ 3.1 最小二乘法 线性回归的训练过程实际上就是在找最合适的 β₀ 和 β₁。我们希望通过最小化一个叫做“损失函数”的东西来做到这一点。...最常见的损失函数是均方误差 (MSE)，也就是每个预测值与真实值之间差距的平方和，再取平均。...接下来我们用 Python 实际操作一下，看看如何用线性回归来预测房价。...线性回归的核心是找到合适的 β₀ 和 β₁，让预测值尽量接近真实值。 训练模型的过程中，我们通过最小二乘法来最小化损失函数。...使用 Python 和 sklearn 库，我们可以快速实现线性回归并进行预测。 线性回归是一种基于输入特征和目标变量之间线性关系的回归模型。 数据的准备和清洗是模型训练的第一步。
回归任务 MAE（Mean Absolute Error） MAE是平均绝对误差，又称L1范数损失。通过计算预测值和真实值之间的距离的绝对值的均值，来衡量预测值与真实值之间的真实距离。...MSE（Mean Square Error） MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。...RMSE（Root Mean Square Error） RMSE衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 受异常点影响较大，鲁棒性比较差。...描述了一个模型对于单个样本预测输出与真实值之间的差异。...而在正则化存在的情况下，目标函数则明确包含了正则化项，是优化过程中真正要最小化的目标。 评价函数： 损失函数是用来衡量预测值和真实值差距的函数，是模型优化的目标，所以也称之目标函数、优化评分函数。
但是分类模型输出结果却需要是离散的，如何把连续型的y转化为取值范围0-1的数值呢？ ?...02 逻辑回归的目标函数 在明确了逻辑回归的原理后，我们来看它的目标函数可以用什么来表示？在之前的线性回归模型中，我们用误差平方和来做其目标函数，意思就是每个数据点预测值与实际值误差的平方和。...在具体模型训练的时候，我们在假设可以调整模型的一些参数，通过这些参数我们求得每一点的预测值，最终我们调整模型参数使得目标函数可以取到它能取得的最小值。...那么逻辑回归用什么来表示误差呢？如果y表示样本的真实标签，即0或者1，f(x)表示预测结果是0或者1的概率，f(x)的取值在区间[0,1]。 逻辑回归的cost函数如下，我们如何理解这个公式呢？ ?...当真实标签为负时，即y= 0，Cost函数=-log(1-f(x)),预测值越接近于0，说明预测越准确，则损失函数趋于0。 ? 将逻辑回归的cost函数简化，即得出： ?
通过一个具体的房价预测案例，从数据导入、预处理、建模、评估到结果可视化的完整流程，一步步指导你如何实现和理解线性回归模型。...接下来我们将介绍如何安装和设置这些工具和库。 2.1 安装Pycharm Pycharm是由JetBrains公司开发的一款专业的Python集成开发环境（IDE），特别适合数据科学和机器学习项目。...可视化结果 为了更直观地了解模型的表现，我们可以将预测值和真实值进行对比，使用Matplotlib库进行可视化。...Actual Prices") plt.ylabel("Predicted Prices") plt.title("Actual vs Predicted Prices") plt.show() 散点图可以帮助我们观察模型的预测值与真实值之间的关系...本文详细介绍了如何在Pycharm中使用线性回归模型进行房价预测。从环境设置、数据导入与预处理、模型构建与训练，到结果评估与可视化，每一步都进行了详细的剖析和代码展示。
这 4 个值是偏移量，因此它们是与锚框大小一起用于预测边界框的残差值。这有助于模型的稳定训练和更好的收敛。 公式中的10和5值称为variance scale，是不可学习的超参数。...匹配策略 本节我们将介绍如何为计算模型的损失解码真实的边界框。还有就是ssd 如何为其检测器做了一些特殊的操作。 上面的架构图中能够看到，SSD 为每个图像预测大约 8700 个框。...为了实现这一点，我们将每个真实边界框与某个预测框匹配。该预测框负责预测特定的真实边界框，在反向传播时为该特定预测框添加了匹配的真实边界框的损失。...在这里将真实框与预测框匹配的策略称为匹配策略：我们首先将每个真实边界框与具有最高 jaccard 重叠的默认框匹配，将默认框与任何具有高于阈值的 jaccard 重叠的真实框匹配可以使许多预测框与特定的真实框相关联...对于匹配的正例框，SSD 计算分类和回归损失。对于负框，它只计算分类损失并忽略回归损失。在结果中还有有一些预测框既不是背景也没有高 IOU 需要匹配。这种框被称为中性框（neutral boxes）。
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