题目 MASS 库中包含 Boston (波士顿房价)数据集，它记录了波士顿周围 506 个街区的 medv (房价中位数)。我们将设法用 13 个预测变量如 rm (每栋住宅的平均房间数)， age (平均房 龄)， lstat (社会经济地位低的家庭所占比例)等来
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2023-09-18 21:40:44
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简介 Logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型预测P（Y = 1）是X的函数。 数据 该数据集来自UCI机器学习库，它与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话）有关。 分类目标是预测客户是否将购买定期存款（变量y）。 数据集可以从这里下载或者her
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2023-08-09 15:28:11
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线性回归案例分析 波士顿房价预测使用scikit-learn中内置的回归模型对“美国波士顿房价”数据进行预测。对于一些比赛数据，可以从kaggle官网上获取，网址：https://www.kaggle.com/datasets1.美国波士顿地区房价数据描述 from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
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2024-06-05 10:40:24
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前言上面我们介绍了线性回归, 岭回归, Lasso回归, 今天我们来看看另外一种模型—"逻辑回归". 虽然它有"回归"一词, 但解决的却是分类问题目录1. 逻辑回归2. 优缺点及优化问题3. 实际案例应用4. 总结正文在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"
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2023-10-07 21:32:12
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前言在前面的文章中，我们都是简单的对线性回归模型进行构建，这篇文章我们采用网上下载的数据量比较大的数据来对模型进行构造，最后讲述在线性的情况下如何对模型进行评估。数据集介绍下图是该数据集的前10行截图：我们使用的数据集是一个广告和收入的关系的数据集，其特征实例一共有200条，其中每个实例有三个特征值，其含义分别如下：TV：在电视上广告上的花费（单位是千元）Radio：在广播媒体中的广告费用News
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2023-12-13 16:45:11
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目录现实问题思考回归分析回归问题求解求解方法：梯度下降法Python实战：多因子房价预测现实问题思考现实问题思考--体重预测身高更多因素：性别、所在城市、父母身高等现实问题思考--住宅面积预测售价更多因素：房间数量、房屋年龄、人口密度、交通便利程度等现实问题思考--细菌增长数量预测更多因素：环境温度、营养液余量回归分析基于输入数据，确定变量间相互依赖的定量关系举例：小明开始工资1000，每周增长，
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2023-08-01 13:26:25
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python数据挖掘课程】十八.线性回归及多项式回归分析四个案例分享
#2018-03-30 18:24:56 March Friday the 13 week, the 089 day SZ SSMR
1.线性回归预测Pizza价格案例
2.线性回归分析波士顿房价案例
3.随机数据集一元线性回归分析和三维回归分析案例
4.Pizza数据集一元线性回归和多元线性回归分析
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2023-10-23 10:05:49
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本文参考了博乐在线的这篇文章，在其基础上加了一些自己的理解。其原文是一篇英文的博客，讲的通俗易懂。本文通过一个简单的例子：预测房价，来探讨怎么用python做一元线性回归分析。1. 预测一下房价房价是一个很火的话题，现在我们拿到一组数据，是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系，见下表(csv数据文件)：从中可以大致看出，房价和房子大小之间是有相关关系的，且可以大致看出来是线性相关关系
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2024-05-23 09:51:20
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实例一. 估算房屋价格是时候用所学的知识来解决真实世界的问题了。让我们用这些原理来估算房屋价格。房屋估价是理解回归分析最经典的案例之一，通常是一个不错的切入点。它符合人们的直觉，而且与人们的生活息息相关，因此在用机器学习处理复杂事情之前，通过房屋估价可以更轻松地理解相关概念。我们将使用带AdaBoost算法的决策树回归器（decision tree regressor）来解决这个问题。网上有一个标
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2023-10-26 13:48:28
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概念在回归（一）中提到用最小二乘法求解回归系数的过程中需要考虑特征矩阵是否可逆的问题，事实上当特征数量比样本数量多的时候（样本数m大于特征数n，X不是满秩矩阵）就会遇到这个问题，这个时候标准线性回归显然就无从下手了 引入岭回归就是为了解决这个问题，它是最先用来处理特征数多余样本数的算法。该算法的基本思想是在XTX上加上一个λI使得矩阵非奇异，从而能够对XTX+λI求逆，其中I是一个n*n
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2023-07-14 11:24:34
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[机器学习]回归分析案例 — 网游排名分析项目描述案例来自狗熊会。 基础案例 | 玩家必看之网游排行big picture从项目描述以及数据上看，可以很明显地发现，这是一个非常文本化的数据，也就是无法直接使用机器学习来解决问题。那么，这就非常依赖于将文本量化的能力。本文，我会尝试着完整地把整个项目实现一遍，并给出我的一些理解和感悟。Research首先，我们需要对文本数据有一个大体的认识。各字段的
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2024-07-23 11:45:53
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一、案例说明1.案例数据在“工资影响因素”的调查问卷中，调查了每个人的起始工资、工作经验、受教育年限、受雇月数、职位等级以及当前工资六个方面。2.分析目的目的是建立以当前工资为因变量的回归模型，并得出结论。[案例来源于：SPSS统计分析（第5版）卢纹岱,朱红兵主编，案例有一些变动 具体请看分析。]二、数据清理在数据分析之前，首先需要进行数据查看，包括数据中是否有异常值，无效样本等。如果有异常值则需
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2024-03-05 22:45:56
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主成分分析在SPSS中的操作应用 主成分分析在SPSS中的操作应用主成分分析原理主成分分析法简介主成分分析数学模型对沿海 10 个省市经济综合指标进行主成分分析生成图表方法一方法二方法一结果方法二结果参考链接 主成分分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性 ( 比如 P
P
个指标) , 重新组合成一组新的互相无关的综合指标
参考内容:
python数据挖掘与机器学习实战.方魏.机械工业出版社.2019.05
机器学习基础:从入门到求职.胡欢武.电子工业出版社.2019.03回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法。它用于分析事物之间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系，以帮助人们准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，进而为预测提供科学依据。在大数据分
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2024-03-29 19:30:39
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好的，这是一个简单的回归分析算法的 Python 实现：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 训练数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2, 1.5, 3, 2.5])
# 求解回归方程的系数
a, b = np.polyfit(x, y, 1)
# 用回归方程预
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2023-06-09 09:46:03
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本文用Python实现数据回归，包括线性回归（一元线性+多元线性回归）、Logistics回归。主要通过实验验证，部分例题来自网络。一、一元线性回归 举例及代码实现：汽车卖家做电视广告数量与卖出的汽车数量：代码：
1.3 Python代码实现：
import numpy as np
def fitSLR(x, y):
n = l
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2023-10-06 19:04:28
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目录1、Logistic回归2、Logistic回归代码3、Logistic回归算法实例1--从疝气病预测病马的死亡率4、小结1、Logistic回归 本篇首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包
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2024-05-01 10:51:20
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文章目录什么是逻辑回归？逻辑回归的优缺点逻辑回归示例——预测回头客逻辑回归示例——预测西瓜好坏逻辑回归示例——预测垃圾邮件 什么是逻辑回归？逻辑回归是一种流行的预测分类响应的方法。它是预测结果概率的广义线性模型的特例。在逻辑回归中，可以通过使用二项式逻辑回归来预测二元结果，也可以通过使用多项式逻辑回归来预测多类结果。常应用于以下类型的场景：预测一个西瓜的好坏；预测这封邮件是否是垃圾邮件；预测用户是
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2024-04-16 05:24:06
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逻辑回归1、 总述 逻辑回归来源于回归分析，用来解决分类问题，即预测值变为较少数量的离散值。2、 基本概念 回归分析(Regression Analysis)：存在一堆观测资料，希望获得数据内在分布规律。单个样本表示成二维或多维向量，包含一个因变量Y和一个或多个自变量X。回归分析主要研究当自变量变化时，因变量如何变化，数学表示成Y=f(X)，其中函数f称为回归函数(re
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2024-05-11 22:37:27
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我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项读取数据data=read.csv("artificial-cover.csv")查看部分数据head(data)
## tree.cover shurb.grass.cover
## 1 13.2 16.8
## 2 17.2 21.8
##
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2023-10-18 11:40:25
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