本文旨在给初学者在面对实例项目中的机器学习回归预测问题时一些建议和引导。1 构建数据表1.1 数据介绍 （关键字：机器学习回归预测、机器学习预测问题、python机器学习预测实例、python中预测模型） 本文以下列数据为例，需要根据x1…x4预测重量y，1.2 定量数据编码 （关键字：既有定性变量又有定量变量、虚拟变量、哑变量、one-hot编码、特征编码、既有连续变量又有离散变量） 可以发现x
Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理 文章目录Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理0x00 摘要0x01 概念1.1 线性回归1.2 优化模型1.3 损失函数&目标函数1.4 最小二乘法0x02 示例代码0x03 整体概述0x04 基础功能4.1 损失函数4.1.1 导数和偏导数4.1.2 方向导数4.1.3 Hessian矩阵4.1.4 平方损失函数 in
转载
2024-08-09 14:45:57
42阅读
一、为什么需要数据预处理？ 二、数据预处理的主要任务 (1)数据清理 ——缺失数据 ——如何处理缺失数据？ ——异常数据离群点——回归：让数据适应回归函数来平滑数据——聚类：通过聚类来检测并删除离群点(2)数据转换——数据变换：①类型转换 ②采样 ③标准化 ——属性类别：①连续的 (例：实值：温度，高度
转载
2024-05-08 20:34:22
185阅读
代码原理基于粒子群优化算法优化BP神经网络 (PSO-BP) 的数据回归预测是一种常用的机器学习方法，用于预测连续型变量的数值。首先，粒子群优化算法用于优化BP神经网络的权重和阈值。粒子群优化算法模拟了鸟群觅食的行为，通过迭代计算每个粒子的位置和速度，以找到全局最优解。每个粒子表示了一组BP神经网络的权重和阈值，根据其适应度评估，粒子的位置和速度被不断更新，以便找到更好的网络参数组合。然后，使用优
转载
2024-08-23 10:00:52
15阅读
8.1 用线性回归找到最佳拟合直线线性回归 优点：结果易于理解，计算不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。下面给出一个回归方程：其中的0.0015和-0.99称为回归系数，求回归系数的过程就是回归。 一般的回归指的都是线性回归，所以本章回归和线性回归代表同一个意思。线性回归意味着可
转载
2024-04-07 13:16:17
134阅读
线性回归个人观点：我这里所说的线性回归不完全等同于数学上严格的线性回归，这里的线性回归更偏向于利用学习的手段进行回归。1. 数据预处理这个数据的预处理不仅仅用在线性回归模型上，也是其他机器学习乃至深度学习中常用的方法，其最重要的步骤是对数据进行normalization。设输入的原始数据是,经处理后的数据为,则数据预处理的过程可以看作2. 误差项我们可以认为真实值是预测模型对预处理数据的预测结果与
转载
2024-07-09 23:00:37
53阅读
小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，我是菜菜，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考：Python
Scikit-learn
Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy1 sklearn中的数据预处理和特征工程sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块，虽然刚接触sklearn时，大家都会为其中包含的各种算
转载
2024-06-06 10:20:58
64阅读
背景相比于传统的协同过滤，矩阵分解算法，在推荐系统中逻辑回归（Logistic Regression ，LR）模型能够综合用户信息、物品、上下文等多种不同的特征，效果也会更好。我们知道逻辑回归是一个分类模型，那么自然而然地会将推荐系统问题进行相关的转换，分类过程中会对目标类别有一个打分，然后根据打分结果进行排序得到推荐的结果。选用的正样本可以是用户“点击”的某个商品，用户“观看”的某个视频等等。这
转载
2024-04-01 00:55:27
29阅读
给定过去一段时间的数据，如何对未来的数据进行预测？这类时间序列预测问题是很多领域都关心的问题。在机器学习中，目前主流的方法是利用LSTM等递归神经网络来对未来数据进行预测，这次介绍的DeepAR模型也不例外，不过不同的是，DeepAR模型[1]并不是直接简单地输出一个确定的预测值，而是输出预测值的一个概率分布，这样做的好处有两点：很多过程本身就具有随机属性，因此输出一个概率分布更加贴近本质，预测的
转载
2023-11-02 17:23:43
111阅读
1. 特征处理是什么 通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据。 这里主要说数值型数据的预处理。2. 归一化为什么需要归一化比如上面的案例，三个特征同等重要，当一组特征里面的数据很大，而另一组特征数据很小时，比如在K最近邻算法中通过距离，来判断某个数据属于那一类，(72993-35948)^2 + (
转载
2024-06-27 20:01:14
75阅读
预处理是数据分析中必不可少的工程！这本书系统总结了预处理的常见任务，言简意赅，255页，全书结构如下：这本书的几大特色：一54道例题，涵盖常见数据预处理技术本书采用问题驱动式结构，先抛出常见预处理任务，引导读者思考如何实现。像这样带着问题学习，可以大大提高学习效果，让理解更深入。（本书例题示例）二3种语言实现对比，把握每种语言的特长分别用SQL、R、Python对比解决相同的案例问题，可以了解各语
转载
2024-10-31 17:42:39
207阅读
基于社会图网络的随机轨迹预测摘要由于现实世界中人类社会行为的复杂性和未来运动的不确定性，行人轨迹预测是一项具有挑战性的任务。对于第一个问题，现有的方法采用完全连通的拓扑来建模社会行为，而忽略了非对称的成对关系。为了有效地捕捉相关行人的社交行为，我们利用了一个基于及时位置和速度方向动态构建的有向社交图。基于社会图，我们进一步提出了一个收集社会效应和累积个体表征的网络，以生成面向目的地和社会感知的表征
参考内容特征放缩(Feature scaling)数据处理与管道通信模型报错Error message: fit_transform() takes 2 positional arguments but 3 were given的解决方法此部分建议编写函数来执行：函数可以在任何数据集上方便地重现这些转换逐渐建立的一个转换函数库，可以在以后的项目中重复使用可以在实时系统（live system）中使
转载
2024-01-12 17:43:59
83阅读
1、首先需要准备MovieLens数据集，并查看数据基本情况数据主要包含3个数据集：u.data,是用户对电影的评分数据，u.item是电影的基本数据，u.user是用户的基本数据。2、数据分析及可视化表示2.1用户数据分析及可视化对用户数据进行基本统计如下：#coding:utf-8
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("loc
转载
2024-01-14 16:11:52
37阅读
一、逻辑回归简述： 回顾线性回归算法，对于给定的一些n维特征（x1,x2,x3,......xn），我们想通过对这些特征进行加权求和汇总的方法来描绘出事物的最终运算结果。从而衍生出我们线性回归的计算公式： 向量化表达式：
转载
2024-04-30 17:08:02
84阅读
对数据预处理方法的分析与思考针对不同类型的数据,有不同的数据预处理方法。要成功地进行预处理,需要恰当地选择和应用这些方法,首先对各种方法都要熟悉。而在对数据预处理方法的分析过程中,发现以下特征:1、某些预处理方法在不同的阶段可分别使用。2、预处理方法中有较多的统计方法。下面就这两个发现进行分析和思考。1 不同阶段中相同的预处理方法在数据清理这一阶段的光滑噪声技术中,可以使用这三种方法:分箱、回归、
连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？A:在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：0、 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代。(离散特征的增加和减少
数据预处理过程会占用很多时间，虽然麻烦但也是必不可少且非常重要的一步。在数据能用于计算的前提下，我们希望数据预处理过程能够提升分析结果的准确性、缩短计算过程，这是数据预处理的目的。本文只说明这些预处理方法的用途及实施的过程，并不涉及编程方面内容，预处理的过程可以用各种各样的语言编程实现来实现。我个人始终是秉持着这样的观点：没有任何一种方法可以
转载
2023-08-10 06:45:03
312阅读
前言 本笔记续上一篇笔记，更加深入的学习pytorch的各种数据预处理方法，包括数据标准化、尺寸调整、各种裁剪方法以及结果的可视化。本笔记的知识框架主要来源于深度之眼，并作了一些相关的拓展，拓展内容主要源自对torch文档的翻译理解，所用数据来源于网络。迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素均被访问完结束，只能往前不能后退。此处要使用迭代的
转载
2023-10-27 18:46:03
170阅读
# 电影评分预测数据预处理指南
在进行电影评分预测的任务中，数据预处理是一个至关重要的步骤。下面，将逐步为你讲解如何实现“电影评分预测数据预处理”的过程，让我们一起走过这个旅程。
## 数据预处理流程
以下是处理电影评分预测数据的整个流程，简洁的流程表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----
