最近在学习利用Python的Sklearn模块实现对数据的回归，分类，以及聚类任务，并分别对其结果进行指标分析。这一篇主要是总结对数据的回归预测，写这篇文章的主要目的是理顺思路，方便以后查找使用。 对数据的回归预测，分为如下步骤：1、数据预处理； 2、选择合适的回归模型； 3、模型训练；&nb
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2024-03-28 09:00:22
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大数据分析有很多的模型，今天我们给大家分享大数据分析线性回归模型,我们在学校学习了许多有趣且有用的概念，但有时我们在现实生活中如何使用它们尚不十分清楚。 线性回归是一种可能被广泛低估的概念/工具。 (你可能还对一个相关主题感兴趣：回归与相关)。 假设你正计划与两个最好的朋友一起前往郑州。你从北京出发，大约要行驶9个小时。当你的朋友负责聚会的运作时，你将负责所有的后勤工作。你必须计划每个细
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2024-04-15 08:10:47
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1、线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，使用该方法可以确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。如何利用线性回归来统计和预测数据？我们先使用最简单得线性模型来预测数据，慢慢走到更深得层次。2、数据量数据量得大小决定了模型是否精确，训练数据不足将会使得机器学习得成果很低，因此我们才需要“大数据”。
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2024-04-13 10:11:03
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五一假期结束了，大家是不是还有些意犹未尽呢？没关系，激动人心的大数据挑战赛马上就要来了！我们已经通过公文正式下发了竞赛通知，请大家注意查收呦。本期我们将为大家揭秘另一个竞赛知识点--逻辑回归算法。英语名称是Logistic Regression。 从专业角度讲，逻辑回归假设被解释变量服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降求解参数，
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2024-08-20 23:34:29
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1.大数据测试维度大数据平台主要解决了企业的实时数据计算、离线数据计算，主要服务于企业的数据应用，这些应用包括企业经营指标分析，商业智能分析，以及基于数据的广告业务、推荐业务、智能应用等。由于承载的企业业务复杂，而且对数据计算的实时性、准确性及可用性都有较高的要求，因此大数据本身涉及的就不是一个简单的业务场景，它需要从架构可靠性、平台可靠性、平台服务SLA以及流程可监测等多方面考虑。其复杂度是非常
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2024-03-18 10:39:34
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吴恩达机器学习--逻辑回归学习记录前言一、干货代码二、实现效果1.拟合图2.数据分析结果三、学习过程中的记录数据集 前言本文主要记录在学习吴恩达机器学习中逻辑回归这一章的学习过程与要点，数据集附在文末。一、干货代码示例import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metric
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2024-04-07 13:19:14
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众所周知，在Google Analytics中跟踪一个设备是没有问题，而且很完善，但是在多个设备间切换就不行了，因为设备中都有浏览器，网站分析工具会将cookie放到不同设备的浏览器中，所以cookie就没有办法传递。带着这个问题，看到了Avinash的一篇关于多渠道归因模型的文章，才知道原来多渠道归因有三种模型，以前只知道其中一种，就是跨渠道，例如跨广告，自然搜索，电子邮件，推荐流量等的这种模
逻辑回归模型案例
我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。
# 数据分
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2024-03-21 18:26:12
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文章目录一.Baseball数据集的作业1.第一题（1）实验代码（2）实验结果2.第二题（1）实验代码（2）原理分析（3）实验结果（4）结果解释3.第三题（1）实验代码（2）原理分析（3）实验结果（4）结果解释4.第四题（1）实验代码（2）原理分析（3）实验结果（4）结果解释5.第五题（1）实验代码（2）原理分析（3）实验结果（4）结果解释6.第六题（1）实验代码（2）原理分析（3）实验结果（4
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2024-03-25 19:51:05
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题主最近开始整理数据挖掘的相关算法，其中涉及机器学习的相关内容。总得来说，这二者是相互交融的。题主写本文的目的，一方面根据视频讲解的内容进行概述，另外一方面结合相关文献加深理解，同时希望各位大佬能够多多指正。1.理论基础概率与统计基础：正态分布（又名高斯分布、常态分布）、中心极限定理、最大似然估计、最小二乘法2.核心概念与理解在这里，题主并不过多赘述相关公式及其推导定理，而是着重讲述概念理解和意义
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2024-05-16 22:14:51
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4.机器学习的方法 通过上节的介绍我们知晓了机器学习的大致范围，那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。1、回归算法 在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法
量化一. 背景大型语言模型通常具有数十亿乃至上百亿参数，导致存储和计算成本极高，大多数下游用户难以进行微调。为了便于进一步部署，大模型的模型压缩成为关键的解决方案。模型压缩目标：减少模型大小，加快训练速度，保持相同精度。 针对大模型主要是以量化为主。量化是一种将预训练模型中的权重从浮点数转换成低位数的技术。通常情况下，量化的精度是8位或更低。量化可以大大减少模型的存储空间和计算量，但可能对模型的性
x 作者：糖甜甜甜 1. Shapley ValueShapley Values的原理是基于联合博弈论(coalitional game theory)的理论。Shapley Value的计算公式表达式如下所示：这里最终计算的值是特征i的重要程度。前面一部分分式表示的是权重, 后面一部分括号内表示的是新增特征i前后的变化值。 2.
一直做图像处理算法和视频方面的嵌入式应用软件，早起研究和应用过神经网络算法，一直没有了解其他分类的机器学习算法，这段时间用空学习研究这些算法，如k-means，em聚类算法，查阅了许多资料，算法推倒的，结合举例说明有个直观印象，这样可以更好地理解算法，方便实现1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性
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2024-07-01 20:01:55
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2018-02-04 23:03:28一、关系数据模型关系型数据模型的基本的数据结构只有一种：表（relation）。在关系数据模型中将现实世界中的实体以及实体的联系都用表来表达，而层次数据模型中是用记录来表示实体，PCR表示关系，网状数据类型中是用记录来表示实体，系来表示关系，关系型数据模型将两者统一采用表来表达，这是一个很大的区别。关系模型的特性：基于集合论的知识，有更高的抽象级别屏蔽掉底层的
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2024-08-26 15:09:26
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目录1. 作者介绍2. SVM算法介绍2.1 支持向量机分类2.2 支持向量回归模型2.3 核函数和损失函数2.4 SVR模型的代价函数3. 实验过程3.1 数据集介绍3.2 实验代码3.3 运行结果 1. 作者介绍谢蓉蓉，女，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生 研究方向：图像处理 吴燕子，女，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：人工智能与模式识别
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2024-09-23 09:11:18
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前端时间因为项目中excel（2007）上传下载的所要支持的数据量剧增，所以研究学习了下大数据量excel的处理方式，并应用到product上去,这里简单recap下.主要有三点。一 excel2003跟excel2007的区别。 03的excel是基于biff8格式的（项目目前不要求支持，所以这里不探
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2024-04-23 16:48:02
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逻辑回归 2.1实验说明 对于给定的数据集《电信客户流失分析.xlsx》，利用SPSS Modeler建立逻辑回归模型进行用户流失的影响因素分析，解释回归结果，写出逻辑回归公式，并对于给定的新用户，计算其流失的可能性。 2.2操作步骤 请附SPSS Modeler所建模型截图以及模型输出结果截图。 ...
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2021-08-02 14:51:00
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先说观点：因为还没找到更好的。接下来说原因，首先来看看大数据平台都在干什么。原因结构化数据计算仍是着非结构化数据。不过，数据光存储还不行，只有利用起来才能产生价值，这...
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2022-06-07 21:28:13
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先说观点：因为还没找到更好的。接下来说原因，首先来看看大数据平台都在干什么。原因结构化数据计算仍是重中之重大数据平台主要是
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2022-10-05 00:10:25
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