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首頁 > 行業(yè)圖譜 >
- 使用Python進(jìn)行線性回歸
2017-05-09-
使用Python進(jìn)行線性回歸
線性回歸是最簡(jiǎn)單同時(shí)也是最常用的一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型。線性回歸具有結(jié)果易于理解，計(jì)算量小等優(yōu)點(diǎn)。如果一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸就能取得非常不錯(cuò)的預(yù)測(cè)效果，那么就沒有必要采用復(fù)雜精深的模型了 ...
- 大數(shù)據(jù)等最核心的關(guān)鍵技術(shù)：32個(gè)算法
- 2017-05-09
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大數(shù)據(jù)等最核心的關(guān)鍵技術(shù)：32個(gè)算法
奧地利符號(hào)計(jì)算研究所（Research
Institute for Symbolic Computation，簡(jiǎn)稱RISC）的Christoph
Koutschan博士在自己的頁面上發(fā)布了一篇文章，提到他做了一個(gè)調(diào)查，參與者 ...
- 模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系
- 2017-05-05
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模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系
（一）模式識(shí)別的誕生與人工智能
自動(dòng)控制起始是從工業(yè)革命之后，人們就希望設(shè)計(jì)出減少人工干預(yù)，能自己進(jìn)行調(diào)節(jié)(regulate)的機(jī)器，工程領(lǐng)域開始想出了根軌跡等等 ...
- 數(shù)據(jù)挖掘算法（logistic回歸，隨機(jī)森林，GBDT和xgboost）
- 2017-05-04
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數(shù)據(jù)挖掘算法（logistic回歸，隨機(jī)森林，GBDT和xgboost）
面網(wǎng)易數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位，第一次面數(shù)據(jù)挖掘的崗位，只想著能夠去多準(zhǔn)備一些，體驗(yàn)面這個(gè)崗位的感覺，雖然最好心有不甘告終，不過繼續(xù)加油。
不過 ...
- 機(jī)器學(xué)習(xí):形如拋物線的散點(diǎn)圖在python和R中的非線性回歸擬合方法
- 2017-04-28
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機(jī)器學(xué)習(xí):形如拋物線的散點(diǎn)圖在python和R中的非線性回歸擬合方法
對(duì)于樣本數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖形如函數(shù)y=ax2+bx+c的圖像的數(shù)據(jù)， 在python中的擬合過程為：
##最小二乘法
import numpy as np
import scipy as sp
impor ...
- R語言與格式、日期格式、格式轉(zhuǎn)化
- 2017-04-20
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R語言與格式、日期格式、格式轉(zhuǎn)化
R語言的基礎(chǔ)包中提供了兩種類型的時(shí)間數(shù)據(jù)，一類是Date日期數(shù)據(jù)，它不包括時(shí)間和時(shí)區(qū)信息，另一類是POSIXct/POSIXlt類型數(shù)據(jù)，其中包括了日期、時(shí)間和時(shí)區(qū)信息。基本總結(jié)如下 ...
- 嶺回歸分析及其SPSS實(shí)現(xiàn)方法
- 2017-04-05
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嶺回歸分析及其SPSS實(shí)現(xiàn)方法
近日有醫(yī)院的小伙伴問起嶺回歸分析的SPSS操作，在此與大家一起復(fù)習(xí)一下。
嶺回歸分析（RidgeRegression）是一種改良的最小二乘估計(jì)方法，它是用于解決在線性回歸分析中自變量存 ...
- 簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression)
- 2017-03-24
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簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression)
一、一般線性回歸遇到的問題
在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)的回歸問題時(shí)，普通的線性回歸會(huì)遇到一些問題，主要表現(xiàn)在：
預(yù)測(cè)精度：這里要處理好這樣 ...
- 斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)與分析之二（線性回歸）
- 2017-03-15
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)與分析之二（線性回歸）
回歸問題提出
首先需要明確回歸問題的根本目的在于預(yù)測(cè)。對(duì)于某個(gè)問題，一般我們不可能測(cè)量出每一種情況（工作量太大），故多是測(cè)量一組數(shù)據(jù)，基于此數(shù)據(jù)去預(yù) ...
- 線性回歸與梯度下降算法
- 2017-03-12
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線性回歸與梯度下降算法
1.1 線性回歸
在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。這種函 ...
- 干貨 | 基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 2017-03-10
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本篇內(nèi)容主要是面向機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者,介紹常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，當(dāng)然,歡迎同行交流。
哲學(xué)要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去，尋找答案的過程或許可以借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)的套路：組織數(shù)據(jù)->挖掘知識(shí)->預(yù)測(cè)未來。 ...
- R語言學(xué)習(xí)筆記三
- 2017-02-17
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R語言學(xué)習(xí)筆記三
10)求解線性方程組和逆矩陣
Solve函數(shù)求出a %*% x = b中的x向量值，即求解線性方程組，通常使用前2個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是a，為系數(shù)矩陣 ，第二是b為常數(shù)項(xiàng)，當(dāng)b ...
- R語言快速深度學(xué)習(xí)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)
- 2017-02-15
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R語言快速深度學(xué)習(xí)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)
深度學(xué)習(xí)在過去幾年，由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力讓這個(gè)算法又火了一下， 其實(shí) 在很多年以前早就有所出現(xiàn)，但是由于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算復(fù)雜度問題，一直沒有被廣泛應(yīng)用。
一般 ...
- R語言做簡(jiǎn)單的一元線性回歸
- 2017-02-15
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R語言做簡(jiǎn)單的一元線性回歸
簡(jiǎn)單舉一個(gè)例子
某商業(yè)銀行2002年主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
如何將這些數(shù)據(jù)添加到R中？
> y<- c(0.9,1.1,4.8,3.2,7.8,2.7,1.6,12.5,1.0,2.6,0.3,4.0,0.8,3.5,10.2,3.0,0.2,0.4,1.0,6.8,11.6,1. ...
- 數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實(shí)現(xiàn)（四）---多項(xiàng)式回歸
- 2017-01-23
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數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實(shí)現(xiàn)（四）---多項(xiàng)式回歸
在我們平時(shí)做回歸的時(shí)候，大部分都是假定自變量和因變量是線性，但有時(shí)候自變量和因變量可能是非線性的，這時(shí)候我們就可能需要多項(xiàng)式回歸了，多 ...
- 數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實(shí)現(xiàn)（三）---嶺回歸
- 2017-01-23
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數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實(shí)現(xiàn)（三）---嶺回歸
我們?cè)诨貧w分析的時(shí)候，古典模型中有一個(gè)基本的假定就是自變量之間是不相關(guān)的，但是如果我們?cè)跀M合出來的回歸模型出現(xiàn)了自變量之間高度相關(guān)的話，可 ...
- 數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實(shí)現(xiàn)（一）--簡(jiǎn)單線性模型
- 2017-01-23
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數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實(shí)現(xiàn)（一）--簡(jiǎn)單線性模型
剛剛學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的人應(yīng)該知道回歸分析是作為預(yù)測(cè)用的一種模型，它主要是通過函數(shù)來表達(dá)因變量（連續(xù)值）和自變量變量的關(guān)系，通俗的來說就是Y ...
- Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識(shí)及預(yù)測(cè)糖尿病實(shí)例
- 2017-01-15
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Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識(shí)及預(yù)測(cè)糖尿病實(shí)例
今天主要講述的內(nèi)容是關(guān)于一元線性回歸的知識(shí)，Python實(shí)現(xiàn)，包括以下內(nèi)容：
1.機(jī)器學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集介紹
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- 數(shù)據(jù)的無量綱化處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理的區(qū)別是什么
- 2017-01-07
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數(shù)據(jù)的無量綱化處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理的區(qū)別是什么
請(qǐng)教：兩者除了方法上有所不同外，在其他方面還有什么區(qū)別？
解答：
標(biāo)準(zhǔn)化處理方法是無量綱化處理的一種方法。除此之外，還有相對(duì)化處理方法（包括初值 ...
- spss穩(wěn)健性檢驗(yàn)步驟_穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法spss_spss穩(wěn)健性檢驗(yàn)怎么做
- 2017-01-05
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spss穩(wěn)健性檢驗(yàn)步驟_穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法spss_spss穩(wěn)健性檢驗(yàn)怎么做
SPSS中進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)一般都用什么方法
穩(wěn)健性估計(jì)一般針對(duì)于異方差的，SPSS要處理異方差要先對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行診斷，看散點(diǎn)圖雖然直觀但有 ...
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