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
课上练习:要求取petal_length和petal_width两列,满足筛选条件为sepal_length>=5且species=setosa 1 iris.loc[(iris['sepal_length']>5)&(iris['species']=='setosa'),['petal_length','petal_width']] 其中&前后我一开始用的是列表,报错:
1、 预测型数据分析：回归、分类和聚类3.1回归：对数值型变量进行预测 例子：预测股票、房价、空气质量 分析两组变量之间的关系 x:自变量（特征） y:因变量 通过x,预测y : f(x)=y x:房子大小；y:房子价格 回归经典方法线性回归 监督学习：已有一些训练样本（训练集），同时知道x和y OLS(Ordinar
文章来源于：http://www.52phm.cn/blog/detail/23 最初来源于本人的kesci专栏 课题：特征工程理论及代码实现日期：2019.9.21作者：小知同学 描述：本篇比较详细的介绍了特征工程的理论以及代码实现，涵盖数据预处理、特征选择、特征构造、特征降维、 类别不平衡处理等内容，不仅介绍了相
Frangipani是一篇1997年“分布式文件系统”的论文，其中关于缓存一致性，分布式事务和分布式故障恢复的简单并且优秀的设计思想，依旧值得我们学习和借鉴 本文将按照以下几个方面透彻介绍Frangipani的方方面面 目录一、Background1.历史背景2.技术背景二、System Structure1.架构图2.两
Chapter 4 - Clustering Models Segment 1 - K-means method Clustering and Classification Algorithms K-Means clustering: unsupervised clustering algorithm where you know how many clusters are appropriate K-Means Use Cases Market Price and Cost Modeling Insu
目录 Lecture 11: Cache Consistency: Frangipani前言一、 Frangipani overview 二、 Challenges来自去中心化带来的问题 三、 Cache coherence四、Atomic multi-step operation五、Crash recovery六、总结 Lecture 11: Cache Consistency: Frangipani 前言 这是Lecture1
| 本文首发于 “生信补给站” https://mp.weixin.qq.com/s/tQt0ezYJj3H7x3aWZmKVEQ 使用tidyverse进行简单的数据处理： 盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行 Tidyverse|数据列的分分合合，一分多，多合一 Tidyverse| X
又得到徒弟的求救，让我帮他做作业，现在的大学生到底是怎么了？？？ Python这门课，学起来挺有意思的，自己咋不学着敲代码呢？老是来让我帮 你写，那就再写一次吧，帮你写个作业没问题，看完答案给个赞啊要记得！ 答案源码： 复制拿走, 留下你的赞 ！！！ 谢谢。。。 注：在此提醒各大学生，复制拿走之后修改
一、课堂练习 # 课堂练习 from sklearn.datasets import load_iris # 导入鸢尾花数据 iris=load_iris() iris iris.keys() data=iris['data'] #鸢尾花数据 target=iris.target #标签,属于哪一种花 iris.feature_names #特征名：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度 # 'sepal l
需求：对数据进行分类问题的处理 开发步骤： 1-准备SparkSession的环境 2-准备大数据的数据 3-读取数据并进行解析 4-数据的基本信息的查看 5-特征工程 6-准备算法 7-模型训练 8-模型预测 9-模型校验 10-模型保存 11-新数据预测 代码模板： import org.apache.spark.SparkConf impor
本书分8个章节 第1 章，Python 机器学习的生态系统，深入Python，它有一个深度活跃的开发者社区，而且许多开发者来自科学社区。这为Python 提供了丰富的科学计算库。在本章中，我们将讨论这些关键库的特性以及如何准备你的环境，以最好地利用它们。 第 2 章，构建应用程序，发现低价的公寓，指
