源宝导读：本文将讲解在大数据分析领域的线性回归统计计算方法，以及如何将非线性转化为线性回归的原理，同时介绍了两种的回归统计库的使用和对比，最后介绍线性回归在DMP产品的应用实践。一、背景 回归统计，是数据分析常用的方式，可以通过对散点图的线性或非线性拟合，得到一条可以解释散点趋势的曲线函数，通过该函数可以对数据进行预测，同时可以采用相关指标刻画该函数的回归的效果，具有一定的现实指导意义。 一般的线
本文摘自作者《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营 》散点图是用来判断两个变量之间的相互关系的工具，一般情况下，散点图用两组数据构成多个坐标点，通过观察坐标点的分布，判断变量间是否存在关联关系，以及相关关系的强度。此外，如果不存在相关关系，可以使用散点图总结特征点的分布模式，即矩阵图（象限图）。1．相关关系分析需要注意的是，相关关系不同于因果关系，相关性表示两个变量同时变化，而因果关系是一
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2024-03-24 14:11:51
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前言：在利用机器学习方法进行数据分析时经常要了解变量的相关性，有时还需要对变量进行回归分析。本文首先对人工智能/机器学习/深度学习、相关分析/因果分析/回归分析等易混淆的概念进行区分，最后结合案例介绍如何利用Python进行简单线性回归分析。一、机器学习1.1什么是机器学习谈到机器学习，人们会很容易联想到人工智能和深度学习，我们通过这三个概念的对比来说明三者的区别和联系。人工智能Artificia
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2024-04-14 15:48:01
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在评估回归模型时，除了均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）之外，还有几种指标可用于评估其性能。以下是一些常用的回归评估指标：平均绝对误差（MAE）：该指标衡量了预测值与实际值之间的平均绝对差异。它提供了模型平均预测误差的度量。R平方（R²）或决定系数：R平方表示因变量（目标变量）的方差可由自变量（特征）预测的比例。它的取值范围从0到1，其中1表示完全拟合。平均对数误差（MSLE）：MSLE衡
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2024-07-03 13:24:08
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前几次关于线性回归介绍的都是一些理论上的东西，这一次想介绍一个非常使用的内容，即如何绘制散点图。当然，用SAS、SPSS等统计软件会很轻松地做出来，但是并不是每个人都能掌握这些统计软件，所以这一次主要是介绍如何通过EXCEL介绍线性回归的散点图。比如，有x和y两个变量，想分析它们之间的关系。首先，点“插入”-“图表”，选择“XY散点图”，然后一步一步点下去，中间可以加入x轴和y轴的标示以及图的标题
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2023-11-11 20:48:35
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1.函数的定义与调用定义后的函数不调用是不执行的函数的调用:
函数名+() == 函数的调用2.函数的执行过程：定义 -- 调用 -- 函数体的代码 def make(): #第一步
print(1) #第三步
print(2) #第四步
print(3) #第五步
print(make) #第六步
m
相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。接下来介绍几种常见的相关分析法官法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。因果关系目前加拿大院士黄彪老师在做一些该方面的研究，并且发表了一些文章，感兴趣的可以读以下。相关分析的方法很
如何用电脑画出一个公式的图表，如折线图以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！如何用电脑画出一个公式的图表，如折线图用EXCEL 之类的软件就可以如何用电脑制作双纵轴折线图可以用EXCEL来做,要有两个系列及以上,点其中一个系列,右键,设置数据系列格式,坐标轴,次坐标轴,这样就有两个纵轴了如何用matplotli
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2024-07-25 07:22:49
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作为机器学习中的线性回归，它是一个典型的回归问题，由于容易理解、可解释性强，被广泛应用于机器学习的过程中。为了深入了解线性回归相关知识，飞马网于4月12日晚邀请到先后在1号店、飞牛网等电商企业从事算法工作的张飞老师，在线上直播中，为我们分享线性回归知识。以下本次是分享实录：一.回归的概念回归在我们的日常工作中经常会用到，比如预测销量、房价等，我们首先来了解一下什么是回归？二．变量之间的关系两个变量
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2024-07-31 13:11:54
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此篇，我们来分享对于散点图的线性拟合和非线性拟合。 一、线性拟合 1）绘制散点图。 如下图所示，我们随意编了一组数据，框选X、Y两列之后，点击Plot——》Symbol——》Scatter，即可绘制散点图（下图中已经绘制完成）。&n
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2024-05-23 22:48:16
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绘图和可视化回归 第八章import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import randn
plt.plot(np.arange(10))
plt.show()Figure和Subplotfig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_su
当年学习
MATLAB主要目的是被她的强大画图功能所吸引的，自那以后就开始了我漫长的自学历程。刚开始我只是认为是画图，而不是绘图。俩者差别很大！
先从介绍都有什么绘图功能开始吧。
plot X-Y方向绘图
loglog
什么是散布图？散布图是为了调查两种数据间的相互关系，一方在横轴、另一方在纵轴，并将测定值绘出的一种图表；例如，压入时间与接着强度之间的关系、电镀时间与电镀厚度的关系等。 散布图是表示出相对的一组特性关系的道在制造上，常常为了要得到要求的品质，而必须控制其原因。例如，为了要得到所需要的接着强度，因此必须调查接着强度（结果）与压入时间（原因）的关系。如果借由控制压入时间可以得到所需要的接着
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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概述使用散点图可以调查一对连续变量之间的关系。散点图在一个坐标平面中显示一对经过排序的 x 和 y 变量。例如，医疗研究者会创建散点图来显示少女的体重指数 (BMI) 和身体脂肪百分比之间的正相关关系。要创建散点图，请选择图形 > 散点图。散点图主要结果解释步骤 1：查找模型关系和评估模型关系的强度确定哪个模型关系能够以最佳方式拟合数据并评估模型关系的强度。如果模型能够很好地拟合数据，则可以
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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图论(1)-图的基本概念图的基本概念一个图G是一个二重组 <V,E>, 其中V是非空的节点(vertex)的集合, E是边(edge)的集合.若边e所对应的偶对<a, b>是有序的, 则称e是有向边。 有向边简称弧, a叫弧e的始点, b叫弧e的终点, 统称为e的端点。若边e所对应的偶对(a,b)是无序的, 则称e是无向边。每一条边都是有向边的图称为有向图。每一条边都是无向
Toast to the ones here today，Toast to the ones we lost on the way。现在我们讨论分类问题。主要关注目标变量为0,1的二分类问题，1为正例，0为负例。目标变量在分类问题中又称为标签。logistic回归函数与概率模型我们用之前回归的方法来做分类最大的问题在于预测值小于0或者大于1都是无意义的。为此我们添加如下约束，将它限制在0到1之间，
1.利用excel进行数据回归分析首先需要确保这两项分析工具库已在加载项，如果没有需要在下方的非活动应用程序加载项选择确定 然后点‘转到’，并勾选如下： 选择x,y区域，进行线性拟合（29条数据） 可以手动调整划线区域范围 300条数据 5000条数据 可以发现相关系数和残差都有所下降 也可以采用列散点图的方式得到回归公式和R值 选中x,y列，点击插入散点图 再点击图上小点，在选项里选择添加线性
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2024-01-16 05:23:13
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回归分析是对客观事物数量依存关系的分析，是统计中的一个常用的方法，被广泛应用于自然现象和社会经济现象中变量之间的数量关系研究。本章将介绍线性回归的原理、估计方法以及R语言的实现。 5.1 问题的提出 例5.1 为了研究某社区家庭月消费支出与家庭月可支配收入之间的关系，随机抽取并调查了12户家庭的相关数据，见表5-1。通过调查所得的样本数据能否发现家庭消费支出与家庭可支
