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shauna570392

R方公式中分母代表全部信息量還是分子代表全部信息量？

這個(gè)式子式用1減去y對(duì)回歸方程的方差（未解釋離差）與y的總方差的比值，y減去y尖也就是殘差，是擬合方程中不能解釋的部分，用1減去不能解釋的部分，那么剩下的就是解釋的部分，也就是說自變量解釋了因變量變動(dòng)的百分比的多少，那么r方的值肯定是越大越好，意味著該模型把y的變動(dòng)解釋得好，R方的范圍是0到1。分母方差代表全部信息量，方差越大，代表數(shù)據(jù)上的信息量越多。

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如何判斷一組數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布？

如何判斷一組數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布？答：1當(dāng)樣本數(shù)N2000，Kolmogorov-Smirnov的D統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)正態(tài)性。把樣本分布的形狀和正態(tài)分布想比較，得出一個(gè)數(shù)值p，如果p小于0.05（給定顯著性水平）認(rèn)為數(shù)據(jù)不是來自正態(tài)分布。反之結(jié)論相反。2 觀察正態(tài)概率圖，如果來自正態(tài)分布，圖形應(yīng)該呈現(xiàn)一條直線。3 繪制數(shù)據(jù)條形圖

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降維方法？

降維方法？答：缺失值比率 (Missing Values Ratio)該方法的是基于包含太多缺失值的數(shù)據(jù)列包含有用信息的可能性較少。因此，可以將數(shù)據(jù)列缺失值大于某個(gè)閾值的列去掉。閾值越高，降維方法更為積極，即降維越少。低方差濾波 (Low Variance Filter)與上個(gè)方法相似，該方法假設(shè)數(shù)據(jù)列變化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的數(shù)據(jù)列方差小的列被移除。需要注意的一點(diǎn)是：方

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線性回歸的因素如果有相關(guān)關(guān)系，會(huì)對(duì)模型有什么影響？

線性回歸的因素如果有相關(guān)關(guān)系，會(huì)對(duì)模型有什么影響？答：多重共線性指自變量問存在線性相關(guān)關(guān)系，即一個(gè)自變量可以用其他一個(gè)或幾個(gè)自變量的線性表達(dá)式進(jìn)行表示。若存在多重共線性，計(jì)算自變量的偏回歸系數(shù)β時(shí)，矩陣不可逆，導(dǎo)致β存在無窮多個(gè)解或無解。解決辦法：(1)逐步回歸：使用逐步回歸可以在一定程度上篩選存在多重共線性的自變量組合中對(duì)反應(yīng)變量變異解釋較大的變量，而將解釋較小的變量排除在模型之外。但這

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如何理解線性回歸？

如何理解線性回歸？答：線性回歸可以這么理解，線性回歸是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法線性回歸有很多實(shí)際用途。分為以下兩大類：如果目標(biāo)是預(yù)測或者映射，線性回歸可以用來對(duì)觀測數(shù)據(jù)集的和X的值擬合出一個(gè)預(yù)測模型。當(dāng)完成這樣一個(gè)模型以后，對(duì)于一個(gè)新增的X值，在沒有給定與它相配對(duì)的y的情況下，可以用這個(gè)擬合過的模型預(yù)測出一個(gè)y值。這是比方差分析進(jìn)一步的作用，就是根據(jù)現(xiàn)在

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聚類算法有哪些？特點(diǎn)是什么？

聚類算法有哪些？特點(diǎn)是什么？答：常見的聚類算法有 K-means聚類算法、層次聚類算法、SOM聚類算法、FCM聚類算法。四種聚類算法中，在運(yùn)行時(shí)間及準(zhǔn)確度方面綜合考慮，k-means和FCM相對(duì)優(yōu)于其他。但是，各個(gè)算法還是存在固定缺點(diǎn)：k-means聚類算法的初始點(diǎn)選擇不穩(wěn)定，是隨機(jī)選取的，這就引起聚類結(jié)果的不穩(wěn)定，本實(shí)驗(yàn)中雖是經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)取的平均值，但是具體初始點(diǎn)的選擇方法還需進(jìn)一步研

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訂單量下降什么因素影響？

訂單量下降會(huì)有什么因素影響？答：這種問題需要基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解。內(nèi)部原因：經(jīng)營問題，設(shè)計(jì)問題；外部原因：天氣原因，整個(gè)大環(huán)境影響，其他競爭對(duì)手采取行動(dòng)等

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如何判斷一個(gè)模型的好壞？

如何判斷一個(gè)模型的好壞？答：一個(gè)模型的好壞主要從如下方面判斷：1。是否具備清晰的概念、足夠的準(zhǔn)確性2。計(jì)算效率與表現(xiàn)形式3?？梢浦残裕ㄍ茝V應(yīng)用價(jià)值）4。易用性

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老師面試題看看怎么做，題一

老師面試題看看怎么做，題一一個(gè)統(tǒng)計(jì)總體（）A、只能有一個(gè)標(biāo)志 B、只能有一個(gè)指標(biāo)、C、可以有多個(gè)標(biāo)志 D、可以有多個(gè)指標(biāo)答：選D因?yàn)橐粋€(gè)總體是可以有多個(gè)指標(biāo)的，比如方差，均值等。

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k-均值聚類原理？

問、k-均值聚類原理？答：1）第一步，指定聚類數(shù) k 值，確定聚類數(shù)的最重要的依據(jù)為組（類）內(nèi)成員的商業(yè)意義；2）第二步，確定 k 個(gè)初始類中心類中心是類特征的典型代表，一般來說初始類中心可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和隨機(jī)兩種方式確定。 3）第三步，根據(jù)距離最近原則聚類依次計(jì)算每個(gè)樣本點(diǎn)到 k 個(gè)中心的距離，根據(jù)最近原則，將樣本點(diǎn)分別分配到 k 個(gè)類中；4）第四步，重新確定 k 個(gè)類中心計(jì)算

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k-均值聚類的定義

問、k-均值聚類的定義：答：定義距離：相似性度量和非相似性度量，一般相似性度量使用相關(guān)系數(shù)、jaccard 等指標(biāo)；非相似性使用歐式距離（Euclidean distance）、平方歐式距離、切比雪夫（Chebychev）距離、卡方、方差等指標(biāo)。其中最長使用歐氏距離，其定義為：

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幾個(gè)相關(guān)系數(shù)的區(qū)別

問、幾個(gè)相關(guān)系數(shù)的區(qū)別答：皮爾遜相關(guān)系數(shù)：一般用來計(jì)算兩個(gè)連續(xù)型變量的相關(guān)系數(shù)?？系聽栂嚓P(guān)系數(shù)：一個(gè)連續(xù)一個(gè)分類（最好是定序變量）斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)：2個(gè)變量無論連續(xù)還是分類都可以，但斯皮爾曼是非參數(shù)的，會(huì)損失信息，盡量不用

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協(xié)方差的定義?

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最小二乘回歸直線

問、最小二乘回歸直線答：最小二乘直線一定存在可能不唯一

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最小二乘法的解釋？

問、最小二乘法的解釋？答：思想：總的誤差平方和達(dá)到最小誤差的表達(dá)式：總的誤差平方和：最小化S，得到??0、??1 的估值稱為??0、??1 的最小二乘估計(jì)

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最常用的參數(shù)估計(jì)方法？

問、最常用的參數(shù)估計(jì)方法？答：使用已有的數(shù)據(jù)集，估計(jì)出參數(shù)??0 和??1 。找到一條能最好地?cái)M合（自變量，因變量）散點(diǎn)圖中的點(diǎn)的直線常用方法：最小二乘法

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擬合方法有哪些？

問、擬合方法有哪些？答：使用數(shù)據(jù)估計(jì)模型參數(shù)時(shí)所使用的方法：1) 最大似然估計(jì)法 ? 常用方法，但有爭議2) 最小二乘法 ? 常用方法 ? 數(shù)據(jù)需滿足一定假設(shè)條件

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高斯馬爾科夫假定

問、高斯馬爾科夫假定答：1. 線性于參數(shù)2. 隨機(jī)抽樣3. 不存在完全共線性 4. 誤差的條件均值為零5. 誤差的同方差性6. 誤差的正態(tài)性

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缺失值處理

問題描述：缺失值處理的方法有哪些？解決方法：缺失值處理通常有如下幾種方式：以特定值填充，有些NAN值具有特殊意義使用該特征的均值或中位數(shù)進(jìn)行填充，適用于數(shù)值型特征使用該特征的眾數(shù)進(jìn)行填充，適用于分類型或離散型特征參考同類特征進(jìn)行填充，如Houseprice中可以參考同處一個(gè)Neighborhood的特征的數(shù)值分布進(jìn)行缺失值填充直接刪除，適用于缺失值過多，且該特征方差過小的情況

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什么是離中趨勢？

問、什么是離中趨勢？答：1.數(shù)據(jù)分布的另一個(gè)重要特征2.反映各變量值遠(yuǎn)離其中心值的程度(離散程度)3.從另一個(gè)側(cè)面說明了集中趨勢測度值的代表程度4.不同類型的數(shù)據(jù)有不同的離散程度測度值

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