拟合（Fitting）是数据分析中常用的一种方法，它可以根据已有的数据，找到最适合这些数据的函数模型。Python提供了丰富的库和工具，可用于进行线性拟合、多项式拟合和对数拟合。本文将讲解如何使用Python实现这些拟合方法。
1.异常值和缺失值的处理 这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布，并且干扰分析的结果，怎么处理它们是一门大学问，而我根本还没入门。 （1）异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法，作者认为移动中位数的方法最好，代码
你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。
问题描述 采用MATLAB、Python对数据拟合时（函数形式如y=1-c*exp(k*x^t)），程序有时能够完美运行，给出你想要的结果，然而有时候竟然报错，运行不出结果，或者给出的结果明显不对，让你时常怀疑电脑是不是中病毒了，😅，为什么交给电脑同样的任务（拟合求参数），电脑还需要根据自身心情来决定是否给你想要的结果？ 昨天，硕士好友王博士同样也遇见这个问题，现分析其具体原因？于此同时，针对疲劳裂纹扩展具体的工程问题，对最小二乘法拟合（疲劳裂纹扩展速率以及应力强度因子）实验数据的基本过程进行简要介绍，具体
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
本意是指一种让计算机不经过明显编程的情况下，对数据进行学习，并且做出预测的方法，数据计算机科学领域的一个子集。
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
逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学方法，尤其适用于二分类问题。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的逻辑回归模型，并介绍其原理和实现过程。
数据分析师近几年在国内互联网圈越来越火，很多开发都因为薪资和发展前景，希望转行到数据分析岗。今天，我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。 其实，数据分析能力是每个互联网人的必备技能，哪怕你没有转行数据分析师的计划，也推荐你看看这个专题，提升你的数据能力。
价值：根据当前数据，对比历史数据，结合市场规律对具体业务问题进行纠正，指导以及预测。
本文从非线性数据进行建模，带你用简便并且稳健的方法来快速实现使用Python进行机器学习。
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”，是因为与线性回归不同，它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设，即最能代表数据的函数是单调的，而不是线性的（是的，线性也是单调的，反之亦然）。
数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。
本文作者Dean Sublett是Kaggle大神Abhishek Thakur的迷弟，通过学习Abhishek的相关教程受益良多，因此，近期他在medium上撰文对相关自然语言处理的知识做了梳理总结。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据 间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时，如果一个样本只对应于一个标签，我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布，使用多项逻辑回归（Softmax Regression）来进行分类：
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类或回归。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的随机森林分类器，并介绍其原理和实现过程。
应用自然对数的泰勒展开式进行计算，计算泰勒展开式前n项的和。编程的关键点是如何确定n？
朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种简单而有效的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的朴素贝叶斯分类器，并介绍其原理和实现过程。
概要 本文是用Python编程语言来进行机器学习小实验的第一篇。主要内容如下： 读入数据并清洗数据 探索理解输入数据的特点 分析如何为学习算法呈现数据 选择正确的模型和学习算法 评估程序表现的准确性 读入数据 Reading the data 当读入数据时，你将面临处理无效或丢失数据的问题，好的处理方式相比于精确的科学来说，更像是一种艺术。因为这部分处理适当可以适用于更多的机器学习算法并因此提高成功的概率。 用NumPy有效地咀嚼数据，用SciPy智能地吸收数据 Python是一个高度优化的解释性语言，
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的分类和回归算法，它通过比较新样本与训练样本的距离来进行预测。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K近邻算法，并介绍其原理和实现过程。
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
首先，需要收集与研究问题相关的数据。这些数据应包括一个或多个自变量（特征）和一个因变量（目标）。
默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。
在使用scikit-learn中的StandardScaler进行数据预处理时，有时会遇到NotFittedError错误。这个错误是由于没有对StandardScaler进行适当的拟合导致的。本篇文章将介绍如何解决这个问题。
决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的决策树分类器，并介绍其原理和实现过程。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(20)之Adaboost算法原理小结）中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree
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）
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，
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
前一篇文章给大家介绍了线性回归的模型假设，损失函数，参数估计，和简单的预测。具体内容请看下面链接：【机器学习笔记】：大话线性回归（一）
基尼系数是国际上最常用的分析国民收入分配格局的方法，度量分配的均衡性或差异程度。常用两种计算方法，一是：拟合曲线法、二是：直接计算。
数学建模中，大多数人都在用MATLAB，但MATLAB不是一门正统的计算机编程语言，而且速度慢还收费，最不能忍受的就是MATLAB编辑器不支持代码自动补全。python对于数学建模来说，是个非常好的选择。python中有非常著名的科学计算三剑客库：numpy,scipy和matplotlib，三者基本代替MATLAB的功能，完全能够应对数学建模任务。
作为科学计算中的中流砥柱，SciPy 从 2001 年到现在已经走过了十九个年头，它为最优化、积分、微分方程等各种数值计算提供了完整的流程，也为科研分析人员提供了最好用与高效的开源库。
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Origin软件是一款专业的用于科学数据分析和绘图的软件，可以对各种格式的数据进行采集、处理、分析、显示等操作。本文主要介绍Origin软件的特色功能和使用方法，以帮助读者更好地了解Origin软件的应用价值和优势。
本文引自图灵教育《机器学习系统设计》的第一章——Python机器学习入门。 如果你只想学习基础理论，那么这本书或许并不适合你。它并没有深入机器学习背后的数学细节，而是通过Python这样一种广泛应用的脚本语言，从数据处理，到特征工程，再到模型选择，把机器学习解决实际问题的过程一一呈现在你的面前。这本书的最大特点在于：易上手、实践性强、贴近应用。它可以让你在很短的时间内了解机器学习的基本原理，掌握机器学习工具，然后去解决实际问题。从文字、声音到图像，从主题模型、情感分析到推荐技术，本书所教给你的都是最实
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
