机器学习入门：线性回归1、实验描述本实验中提供一份关于产品广告费用与对应产品销量的数据文件Advertising.csv文件，利用此文件建立线性模型、训练模型、用模型做预测分析。实验时长：45分钟主要步骤：加载csv文件获得标签和特征数据展示标签和特征的关系图切分数据集创建模型用模型做预测模型评估2、实验环境虚拟机数量：1系统版本：CentOS 7.5scikit-learn版本： 0.19.2p
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2024-03-18 12:39:44
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基于线性回归的商品销售额预测（假日效应、季节性商品处理）(一)环境安装及配置(二) 数据EDA2.1 分析存储数据2.2 分析国家数据2.3 产品数据分析2.4 分析新冠病毒的影响2.5分析工作日和周末的数据（三）线性回归（第一轮）3.1 SMAPE指标3.2 模型原理:3.3 整合数据(三) 线性回归（第二轮）(三) 线性回归（第三轮）(三) 线性回归（第四轮）(四) 模型提交(五) 模型预测
题目如下： advertising.csv文件是某商品的广告推广费用（单位为元）和销售额数据（单位为千元），其中每行代表每一周的广告推广费用（包含微信、微博和其他类型三种广告费用）和销售额。若在未来的某两周，将各种广告投放金额按如下分配，请预测对应的商品销售额：（1）微信：100，微博：100，其他类型：100（2）微信：200，微博：100，其他类型：50一、线性回归概念对于因变量y：
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2024-03-18 09:17:16
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数据集： wechat：微信公众号的投放金额、weibo：微博的投放广告的金额、others：其他项目投放的金额、sales：商品的销售额数据的热力图代码：import numpy as np # 导入NumPy数学工具箱
import pandas as pd # 导入Pandas数据处理工具箱
# 读入数据并显示前面几行的内容，这是为了确保我们的文件读入的正确性
# 示例代码是在Kag
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2024-08-11 10:38:36
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深度学习—线性回归预测销售额
原创
2023-08-06 21:15:16
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问题定义：每季第8周要对明年这个季的每款产品的13周销量（一个季度）做排序，即今年要对明年售出的产品按照销量从大到小的排序做预测（但目前并不是以明年该季度的销量作为衡量预测准确度的标准，而是以今年对明年该季的下单数据作为标准，即给工厂下单lock capacity的产品订单排序，下订单的环节叫OBR(order booking review)，一般提前开售日期9个月，从OBR到开售还会新增个别产品
输入数据txt格式： 2017-05-01 100 2017-05-02 200 …….python 实现arima：# encoding: utf-8
"""
function：时间序列预测ARIMA模型预测每天的销售额
author:dongli
date:2018-05-25
"""
# 导入库
import numpy as np # numpy库
from statsmod
蛙蛙推荐：利用Excel进行销售量预测 摘要：利用excel做线性增长预测 昨天看了个帖子，自己写程序实现线性预测，其实excel也有这功能。假如我们知道了1季度的每天的销售额，我们要推算出后半年的销售额，以便制定原材料采购计划。当然销售量受很多因素影响，季节，营销，地区等，我们先不考虑这些情况，单纯利用线性公式来做预测，如果要把多种属性进行考虑和建模的话，得用sqlserver的BI功能了。日期
目录一： 背景：二：数据概况分析：三：单变量分析：一： 背景：1： 分析的目的：对各类因素投入产出比做出评估。2： 分析的数据：电视广告，线上，线下，门店内，微信渠道等促销投入和销售额之间的关系。3：数据的说明：4： 分析流程:二：数据概况分析：1：查看数据的前5条记录：2：查看数据的基本信息：3：统计各个列哪些存在空值，以及空值的数量：由于缺失的不多，后期考虑直接删除。三：单变量分析：1：数据分布信息：各个列的最大值，平均值，中位数，众数等。2：使用de
原创
2022-02-28 14:05:16
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目录一： 背景：二：数据概况分析：三：单变量分析：一： 背景：1： 分析的目的：对各类因素投入产出比做出评估。2： 分析的数据：电视广告，线上，线下，门店内，微信渠道等促销投入和销售额之间的关系。3：数据的说明：4： 分析流程:二：数据概况分析：1：查看数据的前5条记录：2：查看数据的基本信息：3：统计各个列哪些存在空值，以及空值的数量：由于缺失的不多，后期考虑直接删除。三：单变量分析：1：数据分布信息：各个列的最大值，平均值，中位数，众数等。2：使用de
原创
2021-07-30 13:58:59
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业务背景介绍进入数字时代后，数据的有效使用成为零售企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局。 零售业有非常多的场景需要广泛地使用机器学习来进行数据分析，例如通过对供应链数据的分析，发现库存的规律性变化，合理优化物流环节达到减少库存、提高流通率的目的。对顾客购买数据的分析可以得到顾客的画像，从而为其个性化推荐产品。也可以发现商品的销售模式，从而灵活地调整定价或销售方式。案例描述本案例的目的是建立
散点图曲线直线化：变量变换后拟合线性模型、曲线拟合模型非线性模型残差的独立性、正态性、方差齐性检验预测值1、案例背景利用某车企过去14年的汽车销售量来预测未来2-3年的销售量。变量：时间、销售量2、数据理解画时间与销售量的散点图，发现以下三类关键信息：变量间是否存在数量关联趋势；如果存在，是线性还是非线性；是否存在明显的偏离点，是否可能成为建模时的强影响点。通过观察散点图发现，需要删除1988-1
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2024-06-03 10:08:15
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不同与根据数据特征预测，此项目利用时间序列数据，即根据以往的销售额来预测未来短期内的销售额。本次项目的任务就是根据提供的数据，包含商品类别、商品名称、商店等信息和商品的历史销售数据来预测接下来一个月的销售额。导入数据#安装需要的 statsmodels 包
!pip install statsmodels==0.9.0
#下载数据并解压
!wget -nc "https://labfile.oss
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2024-09-17 15:13:35
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回归是确定因变量和一组自变量之间的关系的过程。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。本文会通过EXCEL构建一个多元线性回归模型，来预测广告投入对销售的影响。本文的主要内容包括：
线性回归的基本概念
回归模型的重要参数
多元线性回归模型案例
谁发明了最小二乘法
线性回归的
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2023-11-12 22:34:33
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需求：LAPD的SWAT在处理暴力犯罪的过程中发现，抢匪在行凶过程中经常会蒙面，但是一般还是会把上半张脸露出来。我们通过分析知道，下半张脸和上半张脸实际上是有联系的。那么能否通过人工智能，把蒙面劫匪的下半张脸预测出来，然后对其进行通缉呢？一、数据获取1）导入需要的包from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces
from sklearn.line
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2024-07-07 16:41:37
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01 案例介绍某互联网公司记录了某一款产品的营销投入与收入额，如下表所示：当投入20万时，收入额是57万；投入38万元时，收入额是84万。因为营销效果明显，公司决定再投入40万元，请您帮助公司预测收入额是多少？如果您能给出一个大概的预测收入区间，公司会对您有额外的奖励。02 案例解析根据案例描述，我们很容易确定其为预测问题。进一步，我们确定所用算法模型是回归分析算法。除预测问题以外，在 Pytho
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2024-05-08 17:25:19
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# 机器学习销售额模型预测
在如今数据驱动的商业环境中，预测销售额变得尤为重要。有效的销售额预测不仅能帮助企业优化库存，降低运营成本，还能制定更合理的市场策略。本文将探讨如何利用机器学习模型进行销售额预测，并提供一个简单的代码示例。
## 1. 什么是销售额预测？
销售额预测是通过分析历史数据来预测未来销售趋势的过程。这通常涉及使用统计方法或机器学习算法来识别和利用模式，例如季节性变化、消费
DeltaDelta neural networks for lead optimization ofsmall molecule potencyIt is therefore common to focus on relative binding freeenergy (RBFE) simulation methods,4–13where the difference in affinity b
1、线性回归基本思想：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的经典统计方法，其基本思想是找到一条最佳的直线，使得这条直线能够最好地拟合样本数据，并用这条直线来对新的自变量进行预测。2、 代码实现2.1.metrics.py：定义一些衡量模型的性能的指标 包括分类和回归的指标import numpy as np
from math import sqrt
# 分类准确度
def acc
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2024-04-04 12:51:44
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前言tensorflow 是Google的开源的深度学习框架，本次分享下利用该框架计算出一个线性回归参数的预测实践，以及训练后如何将模型转化为web端可以使用的模型。 TensorFlow的官方地址：https://www.tensorflow.org/ ； js版本的官方地址: https://js.tensorflow.org/ ； 转化为web端可以使用的工具地址：https://gi
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2024-06-21 10:44:21
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