数据分析师的必备技能栈里，除了熟悉业务、掌握业务分析思维和工具外，还有一个特别重要的知识点，就是统计学，无论在简历的技能描述中还是实际的面试过程中，统计学都是必备的基础知识。 为什么对于数据分析师来说统计学那么重要？其实答案显而易见，数据分析的价值就是通过数据去洞察业
符号 定义 \(D\) \(数据集,一个m\times (d+1)大小的矩阵X\) \(m\) \(样本量\) \(d\) \(维度,不含偏置项\) \(X=\begin{pmatrix}x_{11} & x_{12} & ... & x_{1d}
文章目录 一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析（一）解释变量的多重共线性检测（二）多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归 （三）回归诊断 四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理 本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集
今天居然重新找回了账户，这个博客的文章刚好记录了我从毕业踏入第一家公司开始，到最后离开大厂。 已经失联了7年有余，这7年应该是属于当时工作环境变了。开始所做的工作并不完全是每天对着电脑看代码了，加之那段时间博客园有点拉垮，所以就没有用了。 但是，现在回来了，继续通过BLOG开始记
1.数据描述 略 2.调入数据 操作步骤： Case3=read.table("clipboard",header=T) 结果： 结果解释： 从剪切板读取数据 3.多元相关分析 3.1 多元数据散点图 操作步骤： plot(Case3) #矩阵散点图 结果： 结果解释： 多元数据散点图 3.2 多元数据相关系数矩阵 操作步骤： cor(Case3) #
目录 回归定义应用举例模型步骤Step1:模型假设--线性模型一元线性模型（单个特征）多元线性模型（多个特征） Step2:模型评估--损失函数Step3:最佳模型--梯度下降 回归定义 回归（Regression）就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值Scalar。 应用举例 （1）股市预测（Stock ma
房价预测 监督学习：提供“正确答案” 回归: 预测连续值输出（价格） 乳腺癌（恶性，良性） 分类: 离散值输出（0或1） 肿瘤大小是判断癌症是否良性的重要特征，除此之外，还需要： - 年龄 - 肿瘤块的厚度 - 细胞大小的均匀性 - 细胞形状的均匀性 ... 你正在运营一个公司，并且想要开发学习算法解决以
一、二项分布 p（x）=p^x*（1-p）^(1-x) 二、极大似然估计 极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！ 参考博客：1、一文搞懂极大似然估计
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏
1.种类 感知器 Logistic回归 Softmax回归 交叉熵和对数似然 支持向量机 Softmax回归是多分类，其他都是二分类 2.线性回归模型 \(f(x;w,b)=w^Tx +b ,y\in R\) 3.线性分类模型 \(g(f(x;w))=\begin{cases} 1 & if\ f(x;w)>0\\ 0& if\ f(x;w)<0\\ \end{cases}\) 4.二分类问题Binary Cla
本文提出一种协同训练型半监督回归算法 COREG. 该算法使用两个回归器, 每个回归器为另一个回归器标记未标记的数据, 其中标记未标记示例的置信度通过该示例标记邻域上的均方误差减少量来估计. 定义 L =
Linear Regression 线性回归模型是我认为的机器学习模型中最为简单也是最为基础的一个模型，但其意义是非常重大的，因为我们可以从简单的线性回归模型推导出二分类、多分类模型等。线性回归的intuition非常的直接简单，假设在一个二维平面 x
原文 0 A few more concept you need to know 0.1 什么是bagging和boosting|link bagging：Bagging是Bootstrap Aggregating的英文缩写,是指一种有放回采样 boosting：提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯（Michael Kearns）
目录 一、多元线性回归基础理论二、案例分析三、数据预处理 1.错误数据清洗2.非数值型数据转换 四、使用Excel实现回归 1.回归实现2.回归分析 五、使用代码实现回归 1. 数据预处理2. 使用Statsmodels建立多元线性回归模型3. 使用Sklearn库建立多元线性回归模型4. 模型优化 六
随机森林（RandomForest）简单回归预测 随机森林是bagging方法的一种具体实现。它会训练多棵决策树，然后将这些结果融合在一起就是最终的结果。随机森林可以用于分裂，也可以用于回归。主要在于决策树类型的选取，根据具体的任务选择具体类别的决策树。 对于分类问题，一个测试样本会送到
在深度学习任务中，根据loss的设计可以简单的分为线性回归、逻辑回归和softmax回归。 一、线性回归loss 其中线性回归是指拟合一个线性函数，通常用mse、mae来评价模型的拟合效果，此外mse、mae还可以作为loss训练模型。需要格外注意的是loss值的大小毫无意义，只有梯度值才是决定模型学
第四章 训练模型 文章目录 第四章 训练模型前言一、思维导图二、主要内容1、线性回归2、梯度下降3、多项式回归4、学习曲线5、正则化线性模型6、逻辑回归 三、课后练习四、总结 前言 我们在之前的三章提到了很多的模型，训练了很多的模型，但是对于模型的训练我们依旧是一个
目录 一、步骤二、实例 一、步骤 【分析】-【回归】-【二元Logistics】 可以选择一个因变量，多个自变量 设置置信区间 二、实例 【数据分类表】 【结果表】
对于简单数据使用excel进行回归分析，操作简单,方法数据-分析工具-点击回归 （ps.如果你的excel中没有数据分析这一选项，需要设置一下 方法：文件-选项-加载项-勾选数据分析） 根据需要进行相关勾选设置 运算后一共出现三个表格，我们逐一来看 第一个表格-回归统计： 其中， Multiple
学习内容：SSD（ECCV 2016） 概述: 一阶段算法，全称single shot multibox detector 论文地址；代码地址 全卷积网络，没有FC，在不同的尺度进行特征提取，在最后组合起来，进行回归和分类 精度下降，速度提高了 预选框的产生：prior box(与anchor类似) 以feature map上的每个像素点（可看作一个小
Logistic Regression in Machine Learning - Javatpoint Linear Regression in Machine learning - Javatpoint 逻辑回归是用来分类的，不是回归。那为什么名字叫回归？
之前讲解了机器学习中的回归问题，本章节主要讲解了另外一类问题——分类问题。 Classification 本节课引入了机器学习的另外一类问题——分类问题。 分类问题的应用： Email: Spam / Not Spam? Online Transactions: Fraudulent (Yes / No)? Tumor: Malignant / Benign ? 上面这3个
1.command xthreg is unrecognized 解决方案：首先，用常规的下载外部命令的办法试试 未能安装成功，根据提示，点击search xthreg出现以下页面，点击红色箭头的超链接 进入安装页面 页面显示安装成功 2.面板数据进行门限回归要求平衡面板 xthreg y g z,rx( open) qx( open) thnum(1)
机器学习一共有两条主线： 问题 模型 问题提出要求，模型给予解决。 线性回归 线性回归：用线性模型来解决回归问题。 线性回归的重点： 回归问题 线性方程 偏差度量 权重更新：优化方法 线性回归的算法原理 基本思路 机器学习的核心概念：在错误中学习。这需要两个步骤，首先知道偏离了多少
Logistic回归：换上“S型曲线马甲”的线性回归 Logistic Regression = Linear Regression + Logistic(Sigmoid) Function 分类问题 分类问题根据要划分的类别数量，可分为： 二元分类（Binary Classification） 多分类（Multi-class Classification）：多用Softmax函数解决。 Softmax函数怎么解
