python数据分析部分 1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型 利用linear_model.LinearRegression()函数 # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(data_X_train, data_y_train) 2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用
所谓滚动回归，通常用在时间序列上。记当前时刻为 t，回归时长为 s，则一直使用 当作自变量来预测 。使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响。
逐步回归（Stepwise Regression）是一种逐步选择变量的回归方法，用于确定最佳的预测模型。它通过逐步添加和删除变量来优化模型的预测能力。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较
机器学习常见算法的一种合理分类：生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。例如，Scikit-Learn文档页面通过学习机制对算法进行分组，产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等…但这样的分类并不实用。应用机器学习时通常不会直接想，“今天训练一个支持向量机”，而是通常有一个最终目标，例如利用某算法来预测结果或分类观察。 图1机器学习技术的机器人大脑 机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理，意思是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
SVM 支持向量机 原理就不赘述了，相关文章可以看这里 支持向量机(SVM)用于上证指数的预测 支持向量机（SVM）入门详解（续）与python实现 支持向量机SVM入门详解：那些你需要消化的知识 SVM是一种十分优秀的分类算法，使用SVM也能给股票进行一定程度上的预测。 核心 因为是分类算法，因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分，因此将当日涨记为1，跌记为0，作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。 处理数据： 股票历史数据来源于yahoo_finance api，获取其中Op
虽然这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资减少5105？
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在探索空间数据时，我们经常会遇到空间异质性这一概念。简而言之，空间异质性描述了某一属性或过程在空间上的不均匀分布。为了理解和建模这种异质性，地理加权回归（GWR）成为了一个强大的工具。但GWR有一个基本假设：所有被建模的过程都在同一空间尺度上运行。这在现实中并不总是成立，因此，多尺度GWR（MGWR）应运而生，放宽了这一假设。Python中的mgwr库为我们提供了实现这两种方法的工具。
前面我们讲过了多元线性回归。这一篇我们来讲讲逐步回归。什么是逐步回归呢？就是字面意思，一步一步进行回归。
1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包，Numpy包支持在多维数据上的数学运算，提供数据结构以及相应高效的处理函数，很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库）都依赖于Numpy库；
MSE直接应用到LR中会导致损失函数变成非凸函数，所以我们加入log让损失函数变成了凸函数
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；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计，这也带来了它非常惧怕多重共线性问题，在面对这些数据时，它往往得到的权重参数方差大，是一个不稳定的回归算法。 工程应用中，你拿到的数据集可能有上百个特征维度，实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性，所以OLS实际上没有太多的实际应用价值，它必须要想到一种办法解决多重共线性，进而过滤掉那些权重参数等
一. 解释下什么是闭包? 有怎样的场景作用? 概念 在函数嵌套的前提下 内层函数引用了外层函数的变量(包括参数) 外层函数, 又把 内层函数 当做返回值进行返回 这个内层函数+所引用的外层变量, 称为
【导读】一个企业的盈利与其销售市场部门密不可分，传统的销售手段是销售人员逐个联系现有或潜在的顾客，这种方式不仅耗时耗力，而且不可避免地会有疏漏，不能够精准地联系到购买潜力较大的顾客。在本文中，Sai
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域的热门话题之一，而神经网络和机器学习作为AI的两个重要分支，在解决各种问题中发挥着重要作用。本文将详细介绍神经网络和机器学习的基本概念，帮助读者更好地理解这两个领域，并通过Python代码实例进行说明。
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是
假设预测的变量y是离散的值，需要使用逻辑回归Logistic Regression，LR的算法，实际上它是一种分类算法
传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下，其为神经网络。实际上，您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是，线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。
在当前海量数据和资源的情况下，面对客户需求，如何找准需求标的和问题核心，并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素，是当前数据分析运用的关键
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习工具包，旨在为用户提供简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。作为Python数据科学生态系统中最受欢迎的机器学习库之一，Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法和工具，还包括数据预处理、特征选择、模型评估等功能。本文将详细介绍Scikit-learn库的特点、常见功能和应用场景，并通过具体案例演示其在Python数据分析中的具体应用。
人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术，可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。
有时候会出现代码已经改变但docstring没有更新的情况，在docstring中加入doctest可以尽量避免这种情况的发生。
本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。
传统上，药物-靶点复合物形成和解离的速度，不被认为是影响药物在体内作用或持续时间的主要因素。2006 年引入了药物-靶点停留时间的概念后，这种传统的观点受到了挑战。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 这几天推送了关于机器学习数据预处理之降维算法，介绍了通过降维提取数据的主成分的背景，特征值分解法，奇异值分解法的相关原理。 现在我们再回顾下这些问题，首先，提取主成分的必要性，从数字信号的角度分析，主成分时方差较大，称为信号，而噪声是方差较小的；极限讲，如果100个样本点都汇集成一个点，也就是方差为0，那么不就相当于我们手上有1个
零基础如何系统地自学Python编程？绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作，哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。 一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，
作者|Syed Danish 选文|姚佳灵 翻译|吴怡雯 姚佳灵 校对|黄念 简介 本文主要关注在Python中进行数据预处理的技术。学习算法的出众表现与特定的数据类型有密切关系。而对于没有经过缩放或非标准化的特征，学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据，而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些！ 简而言之，预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中，scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预装的功
虽然本教程专门用于Python中的机器学习技术，但我们很快就会转向算法。但在我们开始关注技术和算法之前，让我们看看它们是否是同一个东西。
选自Medium 作者：Prashant Gupta 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 训练机器学习模型的要点之一是避免过拟合。如果发生过拟合，模型的精确度会下降。这是由于模型过度尝试捕获训练数据集的噪声。本文介绍了两种常用的正则化方法，通过可视化解释帮助你理解正则化的作用和两种方法的区别。 噪声，是指那些不能代表数据真实特性的数据点，它们的生成是随机的。学习和捕捉这些数据点让你的模型复杂度增大，有过拟合的风险。 避免过拟合的方式之一是使用交叉验证（cross validation），这有利于估计测试集中
logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。 上下两篇的大纲如下： 【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 （1）优势 （2）优势比 （3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 （1）
作者：ANKIT CHOUDHARY 翻译：张媛 术语校对：冯羽 文字校对：谭佳瑶 本文共3933字，建议阅读9分钟。 本文带大家了解因子分解机算法并解析其优势所在，教你在python中实现。 介绍 我仍然记得第一次遇到点击率预测问题时的情形，在那之前，我一直在学习数据科学，对自己取得的进展很满意，在机器学习黑客马拉松活动中也开始建立了自信，并决定好好迎接不同的挑战。 为了做得更好，我购买了一台内存16GB，i7处理器的机器，但是当我看到数据集的时候却感到非常不安，解压缩之后的数据大概有50GB - 我
在前面我们讲过简单的单因素方差分析，这一篇我们讲讲双因素方差分析以及多因素方差分析，双因素方差分析是最简单的多因素方差分析。
采样地点：淮河流域一带，昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库 。
不是很久以前，商人们往往找占星家来预测下明年是否能挣钱，虽然这毫无根据，并且结果也不确定，但如果听专家的建议来为自己的商业行为作出决定，与此有什么本质却别？现在不同了，我们正在变化，目前已经可以基于事实和数字进行预测。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 吴蕾，寒小阳 简介 回归技术不仅包含线性和逻辑回归方面知识，它还体现了多种建模和分析变量的能力。此项技能测试是为了评估你在众多回归技术方面的概念和运用能力。 此次共有1845名选手参与测试，我能确信，这是在回归领域内公认的最佳测试集。 如果你没能参与，确实是错过了实时考试的机会，那也不必遗憾，这里将公布考题和答案，你可以看看自己掌握了多少。 总体分数 下图展示了整体分数的分布情况，可以帮助你评估自己的成绩。 你能够在此处（https://datahack.an
将非平稳时间序列转化成平稳时间序列，包含三种类型：结构变化、差分平稳、确定性去趋势。本文脉络框架如下：
在第1部分中，我们用线性回归来预测新的食品交易的利润，它基于城市的人口数量。对于第2部分，我们有了一个新任务——预测房子的售价。这次的不同之处在于我们有多个因变量。我们知道房子的大小，以及房子里卧室的数量。我们尝试扩展以前的代码来处理多元线性回归。 首先让我们看一下数据。 path= os.getcwd()+ '\data\ex1data2.txt' data2= pd.read_csv(path, header=None, names=['Size','Bedrooms','Price']) data
Spark 允许用户将数据加载到多台计算机所建立的 cluster 集群的内存中存储，执行分布式计算，再加上 Spark 特有的内存运算，让执行速度大幅提升，非常适合用于机器学习的算法。况且，spark包含大量开箱即用的机器学习库。
作为回归家族的一个扩展，广义加性模型(GAMs)是最强大的模型之一，可以为任何回归问题建模!!
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