线性回归需求：从文件读取数据对，计算回归函数及系数实现1：commons.math的SimpleRegression，定义函数getData从文件读取数据返回SimpleRegression类 1 import java.io.File; 2 import java.io.FileNotFoundException; 3 import java.util.Scanner; 4 import org
转载
2021-04-22 10:11:45
1690阅读
2评论
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
转载
2024-03-29 08:08:15
149阅读
数据挖掘流程说明流程分为：导入数据、数据预处理、数据分析展示、数据建模、模型评估、模型应用。本文简单用案例来演示整个流程。其中用到的数据模型是 linear_model：使用线性回归方法库。这里只是用线性回归模型作为演示。案例问题：案例场景每个销售型公司都有一定的促销费用，促销费用可以带来销售量的显著提升。当给出一定的促销费用时，预计会带来多大的商品销售量？# 导入库import reimport
转载
2024-06-12 06:11:07
49阅读
参考文献：《Python数据分析与挖掘实战》分类与预测一、实现过程分类：构造分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。属于有监督的学习。预测：建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。分类实现过程： 学习：通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则。 分类：用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，若结果可接受则用样本集进行预测。预测实
转载
2023-12-14 18:53:25
75阅读
相关分析和回归分析的联系与区别联系： 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”，
转载
2024-02-27 22:03:04
59阅读
回溯算法回溯法按深度优先策略搜索问题的解空间树。首先从根节点出发搜索解空间树，当算法搜索至解空间树的某一节点时，先利用剪枝函数判断该节点是否可行（即能得到问题的解）。如果不可行，则跳过对该节点为根的子树的搜索，逐层向其祖先节点回溯；否则，进入该子树，继续按深度优先策略搜索。回溯法的基本行为是搜索，搜索过程使用剪枝函数来为了避免无效的搜索。剪枝函数包括两类：1. 使用约束函数，剪去不满足约束条件的路
转载
2023-08-16 23:49:17
66阅读
前言本文介绍了如何用python进行回归分析一、简单线性回归直线回归分析是研究两变量（自变量和因变量）之间的依存关系及其关系的具体方程的形式。分析中所形成的这种关系式称为回归模型，其中以一条直线方程表明的两个变量的依存关系的模型叫一元线性回归模型。二、多元线性回归一元线性回归模型研究的是一个因变量与一个自变量之间呈直线趋势的数量关系。在实际问题中，常会遇到一个自变量与多个因变量数量关系的问题，这就
转载
2023-06-29 20:44:28
220阅读
回归分析方法说白了就是处理多个变量相互依赖关系的一种数理统计方法(之前并没学过数理统计，恶补了一下，挺爽的~)。这篇随笔中主要运用了线性代数和数理统计知识，欢迎各方大佬指正,错误之处，不胜感激。 一.建立模型 这里我们假定研究变量Y与x1,x2,x3……xm，m个变量之间的相互依赖关系。采取现实生活中观测的n组变量Y与变量x数据，建立如下方程组： yi=β0
转载
2023-10-02 08:16:49
121阅读
线性回归模型帮助我们用最简单的线性方程实现了对数据的拟合，即实现了对连续值的预测。那怎么预测离散值（分类）呢？ 在数学意义上，就是找到一个单调可微函数将分类任务的标记与线性回归模型的预测值相关联。 形似S的Sigmoid函数可以实现将连续的预测值转换为离散的预测值。对于二分类任务，当线性预测值大于零，则输出离散值为正例；当线性预测值小于零, 则输出离散值为反例。 下图中的两个函数都可完成数值转换，
转载
2024-09-10 11:35:08
160阅读
回归分析（Regerssion Analysis）——研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量y 与影响他的自变量Xi 之间的回归模型，来预测因变量y 的发展趋势。一、回归分析的分类线性回归分析简单线性回归分析多重线性回归分析非线性回归分析逻辑回归神经网络二、回归分析的步骤：根据预测目标，确定自变量与因变量绘制散点图，确定回归模型类型估计模型参数，建立回归模型对回归模型进行
转载
2023-05-30 16:38:38
294阅读
一 机器学习分类有监督学习1 概述: 主要用于决策支持，它利用有标识的历史数据进行训练，以实现对新数据的表示的预测2 分类: 分类计数预测的数据对象是离散的。如短信是否为垃圾短信，用户是否喜欢电子产品 比如: K近邻、朴素贝叶斯、决策树、SVM3 回归: 回归技术预测的数据对象是连续值, 例如温度变化或时间变化。包括一元回归和多元回 归，线性回归和非线性回归: 例如 线性回归、逻辑回归、岭回归无监
转载
2024-08-26 11:54:21
56阅读
1.数据集成2.数据转换规范化处理数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。特别是基于距离的挖掘方法，聚类，KNN，SVM一定要做规范化处理。 离散化处理a数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方
欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 先尝试一元回归分析 准备好数据 X和Y（稍微有点规律x略比y大一点）数据可以考虑手动填写，或者用真实数据（用过随机数不过太过杂乱，R²基本上都在0.1左右） 先用散点图加趋势线做 删除Y轴系列值原有的 {1}，然后生成散点图 插入趋势线 选择线性 点击趋势线，设置相关的属性勾选这两个单位，公式就为回归方程，R²就为测定系数 再用excel
转载
2023-09-18 15:55:10
115阅读
数据挖掘有很多重要的方法，线性回归分析就是其中之一。我们在高中和大学都有接触过线性回归的概念，这里就不赘述了。本文也不会涉及到有关数学理论方面的知识，还是以应用场景、操作方法的介绍为主。一、应用场景：首先，一起来了解一下线性回归分析的作用。在我们的日常生活中，线性回归分析是会被常常用到的。运用线性回归分析，我们可以了解到两组数据间有没有存在相关性。如，当我们想知道广告费用的投入对销售额增长的影响程
转载
2024-01-12 21:38:48
153阅读
什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通 事 故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这
转载
2024-01-18 19:23:30
77阅读
1 回归问题定义线性回归是利用数理统计中回归分析，来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。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。 如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析回归问题的一般表达式为 用向量形式写作 其中θ =(θ 1;θ 2;…;θ
转载
2024-01-16 01:12:21
63阅读
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作，参数选择如何改进回归模型将在以后说明。回归回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。有许多可用的回归方法。
转载
2023-06-30 14:29:18
287阅读
数据的回归与分类分析线性回归练习母子身高线性回归分析线性回归分析线性回归方法的有效性判别安装python3.6/3.7、Anaconda 和 jupyter、spyder软件，对鸢尾花Iris数据集进行SVM线性分类练习安装Anaconda 和jupyter、spyderSVM数据分析 线性回归练习练习要求： （创建父母子女身高数据集）选取父子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关
转载
2024-04-22 14:18:03
35阅读
Python数据分析学习笔记，今天分享下利用Python对业务进行数据预处理，并利用线性回归进行数据预测。壹 数据导入多人学习python，不知道从何学起。很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。Python下载及环境配置这里就不赘述了哈，网上教程非常多，我们直接一开始就进入干货，打它一个开门见山。①导入Pytho
转载
2024-05-11 20:50:58
48阅读
logistic回归：回归的基本思想：根据训练数据和分类边界线方程（方程参数未知），得到最佳拟合参数集，从而实现数据的分类。Logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域。通常，Logistic回归适用于二值型输出分类，即二分类，也就是分类结果只有两种情况：是与否，发生与不发生等。logistic回归的一般过程：（1）收
转载
2023-08-11 17:26:25
61阅读
