这里介绍了一个最简单的使用TensorFlow实现简单的线性回归算法的方法。import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def normalize(X):
"""Normalizes the arry X"""
mean=np.mean(X)
std=np.std(
昨天简单说了一下相关分析在充值购买失衡方面的应用，今天就接着昨天的话题，说一下回归分析（Regression Analysis），回归分析是研究一个变量（因变量）和另一个变量（自变量）关系的统计方法，用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型，把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型近似分析，并且通过自变量的变化来预测因变来预测因变量的变化趋势，在回归分析中两个变量的地位
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2024-06-28 08:39:35
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冬风瑟瑟，雪后初阳2020.11.28下午“MATLAB”培训会在教四107成功举办会上我们邀请到了17级协创班刘子涵师兄作为主讲大家是否了解到了MATLAB软件的大致功能学到了一些基本操作呢？快来回顾一下本次培训会吧！ 主持人：雷家睿MATLAB是一个交互式软件系统输入命令并执行即可得出该命令的结果能够锻炼使用者的编程能力从最简单的符号运算、绘图、方程求解到矩阵、物理情境模拟、迭代、傅里叶变
目录一、什么是决策树模型0.1 什么是决策树02.决策树模型有哪些二、在sklearn中怎么训练一棵决策树三、什么是决策树的规则0.1决策树的决策规则02. 决策树的决策规则是怎么存储的四、怎么导出决策树的规则4.1 导出决策树文本规则4.2 导出可视化决策树4.3 导出决策树规则数据五、如何将决策树规则布署到线上前言本文讲述在sklearn训练了决策树模型之后，如何提取决策树规则，包括决策树文本
excel幂函数怎么设置 在excel中设置函数能够快速完成一些需要计算的工作，恰当的使用excel中函数的功能能够起到事半功倍的效果。今天，学习啦小编就教大家在Excel中幂函数的操作使用。Excel中幂函数的操作步骤打开excel软件，为了以后的操作方便，我们把光标定位在表格的第一格里面，然后点下图中红色方框框住的“fx”，我们要设置的函数就从这里进去的。点“fx”后，会弹出如下图所示的“插入
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2024-01-30 01:38:23
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介绍统计学中的一元和多元线性回归，并通过EXCEL自带的统计函数LINEST、INDEX进行手工计算，再通过EXCEL数据分析工具包进行自动计算。由于很多复杂的EXCEL自动化程序，需要用到自动化计算，EXCEL数据分析工具并不适用自动计算，反而EXCEL统计函数是很容易实现批量自动计算。所以本文重点介绍EXCEL统计函数的使用。统计学上的线性回归原理简介回归是研究一个随机变量y对另一
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2024-01-10 17:19:00
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CLOSED：初始状态，表示没有任何连接。LISTEN：Server端的某个Socket正在监听来自远方的TCP端口的连接请求。SYN_SENT：发送连接请求后等待确认信息。当客户端Socket进行Connect连接时，会首先发送SYN包，随即进入SYN_SENT状态，然后等待Server端发送三次握手中的第2个包。SYN_RECEIVED：收到一个连接请求后回送确认信息和对等的连接请
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2024-10-12 16:02:59
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EXCEL回归分析
通过数据间的相关性，我们可以进一步构建回归函数关系，即回归模型，预测数据未来的发展趋势。相关分析与回归分析的联系是：均为研究及测量两个或两个以上变量之间关系的方法。在实际工作中，一般先进行相关分析，计算相关系数，然后拟合回归模型，进行显著性检验，最后用回归模型推算或预测。
简单线性回归简单线性回归也称为一
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2024-04-26 17:59:48
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多元线性回归是指在一个多维特征空间中，通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。多元线性回归的数学表达式为： y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βnxn + ε 其中，y为输出变量，x1, x2, …, xn为输入变量，β0, β1, β2, …, βn为回归系数，ε为误差项。通过最小化误差项的平方和来确定回归系数的值，通常使用最小二乘法来求解。 多元线性回归可以用于解决多个
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2024-06-11 06:53:45
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简单线性回归函数定义术语理解简单线性回归例子 定义线性回归：利用线性回归方程中最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一个回归分析。该建模的目标为找到各个系数的最佳值让预测误差最小简单线性回归：只有一个自变量的线性回归 公式：多元线性回归:大于一个自变量的线性回归术语自变量：因变量发生变化的原因，函数中的x 因变量：自变量发生变化的结果，函数中的y 截距：直线与y轴相交的位置与原
文章目录一、学习任务二、学习内容1.1.高尔顿数据集进行线性回归分析1.1.1.父母身高平均值和其中一个子女身高进行回归分析1.1.2.父子身高回归方程1.1.3.母子身高回归方程1.2.Anscombe四重奏数据集进行回归分析 一、学习任务线性回归练习。“父亲高则儿子高，父亲矮则儿子矮”（即父亲与儿子身高相关，且为正相关）、“母高高一窝，父高高一个”（即母亲的身高比父亲的身高对子女的影响更大）
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2024-08-26 15:52:31
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在回归分析中，曲线拟合是指定模型的过程，该模型为数据集中的特定曲线提供最佳拟合。变量之间的曲线关系不像线性关系那样容易拟合和解释。对于线性关系，当您将自变量增加一个单位时，因变量的平均值总是会改变一个特定的量。无论您在观察空间的哪个位置，这种关系都成立。下面的拟合线图说明了使用线性关系拟合曲线关系的问题。 R 平方很高，但模型显然不足。你需要做曲线拟合！当您有一个自变量时，使用拟合线图很容易看到曲
常见的缺失值填充方法有填充默认值、均值、众数、KNN填充、以及把缺失值作为新的label通过模型来预测等方式，为了介绍这几种填充方法的使用以及填充效果，本文将在真实数据集上进行简单比较。1 数据集介绍:数据集来源于 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测。该数据集共有1000条数据，特征共83维，加上id和label共85列，每维特征缺失数量范围为0~911。为了简单比较各种填充方法的
1. 举个例子数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行可以给我贷款多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响银行贷款的结果，那么它们各自的影响有多大呢？（参数）1.1数据工资年龄贷款额度40002520000800030700005000283500075003350000120004085000这份数据有两个特征x1:工资和x2:年龄，最终要预测一个具体的值y，这就需要回归模型，而非分类算法。
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ&nb
本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 机器学习模型 在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后，机器学习的研究广受关注。所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》，尽管这只是针对初
【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——线性回归模型1 摘要随着数据导向型决策、数据科学、大数据分析等话题日益火热，各行各业都开始关注数据分析这个课题。**数字化转型成了很多企业在未来十年的重大举措。**企业如何利用现有庞大的数据辅助决策，以及通过数据分析帮助企业盈利或削减开支成了越来越多部门关注的难题。除了上述提到的行业内部的业务理解，从业人士对数据科学技术细节的理解，对数据建模的落地实
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2024-08-02 14:44:08
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数学建模算法体系数据预处理模型插值拟合插值拉格朗日插值法分段线性插值牛顿插值埃尔米特（Hermite）插值三次样条插值n维数据插值拟合最小二乘法评价拟合工具箱主成分分析聚类分析均值、方差分析、协方差分析等统计方法优化模型分类目标规划多目标规划线性规划线性规划整数规划0-1规划非线性规划最大化最小模型蒙特卡洛法（随机取样法）应用图论最短路径模型智能分析类模型遗传算法实现方法蚁群算法粒子群算法基本概
最近很多人都问我，为什么感觉数据分析越学越乱，经常是学了一大堆名词，真正遇到问题的时候却更多是直接套用模型，很难将这些理论联系起来。这其实就回归到了一个至关重要的问题：数据分析的本质是什么？事物都是万变不离其宗的，一切外在的方法都是为了事物本质而服务的，数据分析自然也不例外，今天我们就来探讨一下数据分析的本质。 数据分析的本质其实绝大多数的数据分析问题，都可以归纳为一个问
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2024-03-29 08:08:15
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网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原
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2024-03-20 15:32:54
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