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陳革007

統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分類

1.分類數(shù)據(jù)(categorical data)只能歸于某一類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)對事物進行分類的結(jié)果，數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，用文字來表述例如，人口按性別分為男、女兩類2.順序數(shù)據(jù)(rank data)只能歸于某一有序類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)對事物類別順序的測度，數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，用文字來表述例如，產(chǎn)品分為一等品、二等品、三等品、次品等3.數(shù)值型數(shù)據(jù)(metric data)按數(shù)字尺度測量的觀察值

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若水若谷

統(tǒng)計學：因子旋轉(zhuǎn)的目的

因子旋轉(zhuǎn)的目的主成分分析時一般情況下不能對主成分所代表含義進行業(yè)務(wù)上的解讀，因為主成分方向上一般不會恰好某些變量權(quán)重大，而另外一些變量權(quán)重都小，這也表現(xiàn)在主成分權(quán)重的形成的散點圖會偏離坐標軸。如果可以將主成分的坐標軸進行旋轉(zhuǎn)，使一些變量的權(quán)重的絕對值在一個主成分上達到最大，而在其他主成分上絕對值最小，這樣就使得解釋起來更方便恰當。

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若水若谷

統(tǒng)計學：主成分分析與因子分析的區(qū)別

區(qū)別：（1）因子分析需要降維的變量看成由對每一個變量都有作用的一些公共因子和一些僅對某一個變量有作用的特殊因子的線性組合。主成分分析只是從空間的角度找能解釋諸多變量絕大部分變異的幾組彼此不相關(guān)的新變量（主成分）。（2）因子分析把變量表示為各因子的線性組合，而主成分分析把主成分表示成各變量的線性組合。（3）因子分析需要一些假設(shè)：各個公共因子之間不相關(guān)，特殊因子之間不相關(guān)，公共因子和特殊因子之間

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anranhui

通俗易懂地講解什么是 PCA 主成分分析？

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），主要用于數(shù)據(jù)降維。首先說一下什么是降維，字面意思就是降低數(shù)據(jù)的維數(shù)，而數(shù)據(jù)維數(shù)也可簡單理解為列的個數(shù)，比如我們有一組數(shù)據(jù)如下：這就是二維數(shù)據(jù)，我們可以通過主成分分析降維成一維數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在就讓我們說說是如何把二維降一維的?？梢詮纳Ⅻc圖看出兩者完全正相關(guān)，因此有一列其實是多余的，所以我們要進行降維：其中的一列數(shù)據(jù)房價。這種一

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讀童話的狼

調(diào)增R方和R方什么區(qū)別

r方會隨著x的增多而增大，調(diào)整r方則消除了這種影響，所以對回歸方程的效果的判斷一般看的是調(diào)整r方

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LXM21

特征工程就是 PCA 嗎？

答：不是。PCA是特征工程的一部分。PCA是將已經(jīng)存在的特征進行壓縮，降維完成后的特征不再是源數(shù)據(jù)中的任何一個特征，而是通過某種方式組合起來的特征，新的特征矩陣不再具有可讀性，屬于特征創(chuàng)造的一種。因此，PCA不適合用于探索特征和標簽的關(guān)系的模型比如線性回歸，因為無法解釋新特征與標簽的關(guān)系。

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LXM21

主成分分析及其算法優(yōu)缺點

（1）主成分分析法的優(yōu)缺點：優(yōu)點：首先它利用降維技術(shù)用少數(shù)幾個綜合變量來代替原始多個變量，這些綜合變量集中了原始變量的大部分信息，其次它通過計算綜合主成分函數(shù)得分，對客觀經(jīng)濟現(xiàn)象進行科學評價，再次它在應(yīng)用上側(cè)重于信息貢獻影響力綜合評價。缺點：當主成分的因子負荷的符號有正有負時，綜合評價函數(shù)意義就不明確，命名清晰性低。（2） PCA算法的優(yōu)缺點：優(yōu)點：使得數(shù)據(jù)集更易使用；降低

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anranhui

主成分分析——解析幾何方向介紹

詳情介紹地址——https://wenku.baidu.com/view/041755a4302b3169a45177232f60ddccdb38e6ec.html簡介：本文介紹可能涉及一些數(shù)學中的線性變換知識。

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liting李

什么是arima？

ARIMA模型（英語：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移動平均自回歸模型，又稱整合移動平均自回歸模型（移動也可稱作滑動），是時間序列預(yù)測分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回歸”，p為自回歸項數(shù)；MA為“滑動平均”，q為滑動平均項數(shù)，d為使之成為平穩(wěn)序列所做的差分次數(shù)（階數(shù)）?！安罘帧币辉~雖未出現(xiàn)在ARIMA的

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相關(guān)分析與回歸分析的區(qū)別

1．相關(guān)分析中涉及的變量不存在自變量和因變量的劃分問題，變量之間的關(guān)系是對等的。而回歸分析則相反，需要劃分因變量和自變量，變量之間的關(guān)系不對等。 2．在回歸分析中，自變量是確定的，因變量是隨機的，因此，將確定的自變量代入回歸方程中所得到的因變量的估計值會表現(xiàn)出一定的隨機波動性。而在相關(guān)分析中所有的變量都必須是隨機變量3．相關(guān)分析主要是通過相關(guān)系數(shù)來反映變量之間相關(guān)程度的大小，由于變量之間的關(guān)系

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Normalize是對數(shù)據(jù)做什么樣的處理？

歸一化（Normalize）就是要把需要處理的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后（通過某種算法）限制在你需要的一定范圍內(nèi)。首先歸一化是為了后面數(shù)據(jù)處理的方便，其次是保證程序運行時收斂加快。歸一化的具體作用是歸納統(tǒng)一樣本的統(tǒng)計分布性。歸一化在0-1之間是統(tǒng)計的概率分布，歸一化在某個區(qū)間上是統(tǒng)計的坐標分布。歸一化有同一、統(tǒng)一和合一的意思。歸一化的目的簡而言之，是使得沒有可比性的數(shù)據(jù)變得具有可比性，同時又保持相比較的

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因子分析和主成分的區(qū)別

總的來說，主成分是原指標變量的合成，因子是對原指標變量的分解，所以因子內(nèi)容比主成分內(nèi)容單純，因子的社會經(jīng)濟含義比較易明確。1.原理不同主成分分析基本原理：利用降維（線性變換)的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標轉(zhuǎn)化為幾個不相關(guān)的綜合指標（主成分),即每個主成分都是原始變量的線性組合,且各個主成分之間互不相關(guān),使得主成分比原始變量具有某些更優(yōu)越的性能（主成分必須保留原始變量85%以上的信息

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主成分分析基本思想和主成分回歸分析的步驟

在處理信息時，當兩個變量之間有一定相關(guān)關(guān)系時，可以解釋為這兩個變量反映問題的信息有一定的重疊，為了解決這種問題，最直接簡單的解決方案是削減變量的個數(shù)，但這又必然會導致信息丟失等問題，因此需要一種更為有效的解決方法，主成分分析以最少的信息丟失為前提，將眾多的原有變量綜合成包含原有變量大部分信息的幾個綜合指標。主成分回歸分析步驟：（1）原始數(shù)據(jù)標準化，消除量綱帶來的影響（2）計算相關(guān)矩陣或協(xié)

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讀童話的狼

統(tǒng)計模型與機器學習在線性回歸上的差異

線性回歸是一種統(tǒng)計方法，通過這種方法我們既可以訓練一個線性回歸器，又可以通過最小二乘法擬合一個統(tǒng)計回歸模型。前者做的事兒叫"訓練"模型，它只用到了數(shù)據(jù)的一個子集，而訓練得到的模型究竟表現(xiàn)如何需要通過數(shù)據(jù)的另一個子集測試集測試之后才能知道。機器學習的最終目的是在測試集上獲得最佳性能。對于后者，我們則事先假設(shè)數(shù)據(jù)是一個具有高斯噪聲的線性回歸量，然后試圖找到一條線，最大限度地減少了所有數(shù)據(jù)的均方

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過擬合和欠擬合什么意思？

無論在機器學習還是深度學習建模當中都可能會遇到兩種最常見結(jié)果，一種叫過擬合（over-fitting ）另外一種叫欠擬合（under-fitting）。所謂過擬合（over-fitting）其實就是所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越，導致在驗證數(shù)據(jù)集以及測試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。相對過擬合欠擬合還是比較容易理解，可能訓練樣本被提取的特征比較少，導致訓練出來的模型不能

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GD(梯度下降)和SGD(隨機梯度下降)有什么區(qū)別？

相同點在GD和SGD中，都會在每次迭代中更新模型的參數(shù)，使得代價函數(shù)變小。不同點：GD(梯度下降)在GD中，每次迭代都要用到全部訓練數(shù)據(jù)。SGD（隨機梯度下降）在SGD中，每次迭代可以只用一個訓練數(shù)據(jù)來更新參數(shù)?？偨Y(jié) 當訓練數(shù)據(jù)過大時，用GD可能造成內(nèi)存不夠用，那么就可以用SGD了，SGD其實可以算作是一種online-learning。另外SGD收斂會比GD快，但是對

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模型的可解釋性理解

為什么模型的復(fù)雜架構(gòu)會降低其可解釋性？模型為什么不具備可解釋性？模型欠缺哪些基本性質(zhì)？這與系統(tǒng)本身具有完全確定性有關(guān)，因為模型一旦被訓練完畢，你就可以據(jù)此寫出模型中每個量與其他的量相關(guān)聯(lián)的方程?！改Ｐ涂山忉屝浴怪械囊粋€關(guān)鍵概念：對于一項復(fù)雜模型的可解釋性表示，通常被大體看做是其本身的一種壓縮表示。研究深度學習的可解釋性，首先需要明白什么是可解釋性，為什么需要可解釋性，現(xiàn)存的可解釋性方法有哪些

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梯度下降法的理解

梯度下降：首先來看看梯度下降的一個直觀的解釋。比如我們在一座大山上的某處位置，由于我們不知道怎么下山，于是決定走一步算一步，也就是在每走到一個位置的時候，求解當前位置的梯度，沿著梯度的負方向，也就是當前最陡峭的位置向下走一步，然后繼續(xù)求解當前位置梯度，向這一步所在位置沿著最陡峭最易下山的位置走一步。這樣一步步的走下去，一直走到覺得我們已經(jīng)到了山腳。當然這樣走下去，有可能我們不能走到山腳，而是到

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讀童話的狼

947: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge. Increase the number of iterations. "of iteratio

說明我們設(shè)置的迭代次數(shù)不夠,參數(shù)未收斂,通過設(shè)置合理的max_iter屬性,max_iter默認是100，嘗試調(diào)大取值，如：max_iter=1000,可以使模型收斂.

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anranhui

高爾頓與回歸分析的起源

“回歸”是由英國著名生物學家兼統(tǒng)計學家高爾頓(Francis Galton,1822～1911.生物學家達爾文的表弟)在研究人類遺傳問題時提出來的。為了研究父代與子代身高的關(guān)系，高爾頓搜集了1078對父親及其兒子的身高數(shù)據(jù)。他發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的散點圖大致呈直線狀態(tài)，也就是說，總的趨勢是父親的身高增加時，兒子的身高也傾向于增加。但是，高爾頓對試驗數(shù)據(jù)進行了深入的分析，發(fā)現(xiàn)了一個很有趣的現(xiàn)象—回歸效應(yīng)

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