小洛写在前面：很多同学目前所做的业务分析工作，徒手分析即可cover业务需求，较少用到一些高阶的统计模型和机器学习上面的东西。渐渐的便会产生一种感觉，即数据分析满足业务需求即可，不需要会机器学习。但我认为 1、目前的工作不需要，不代表之后的工作不需要，我们应该着眼于我们整个数据分析生涯 ；2、掌握一些模型可以高效做一些定量分析，较徒手分析效率更高，更准 ；3、我们觉得
转载
2024-05-11 13:58:32
112阅读
上一次使用了机器学习方法建立线性回归模型，这次改用统计方法建立线性回归模型。 所用数据集依旧不变，详细过程及代码如下(相关模块及库自行安装)：from __future__ import print_function
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.sandbox.regression.predst
转载
2023-08-22 15:25:55
164阅读
文章目录六、自回归模型前置准备1.推移算子2.常系数线性差分方程及其解3.差分方程解的一些性质回顾总结 六、自回归模型前置准备1.推移算子自回归模型是时间序列分析中一种基础模型，在引入这个模型之前，先引入一些便捷表达会让我们的讨论更加轻松。首先是推移算子，这是一个很好理解的概念，作用于某个时间序列中的随机变量上，相当于将其时间指标向前移动一位，即，自然有。推移算子是作用于时间序列的时间指标的，如
转载
2024-03-25 12:28:06
83阅读
标签：线性回归模型（Linear Regression）及Python实现1.模型对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length，当我们输入Petal.Width时，可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现，可以用一条直线去拟合，这时我们可以构建一元线性回归模型：hθ(
转载
2023-11-21 10:45:32
90阅读
使用Python训练回归模型并进行预测回归分析是一种常见的统计方法，用于确定不同变量间的相互关系。在Excel中可以通过数据分析菜单中的回归功能快速完成。本篇文章将介绍在python中使用机器学习库sklearn建立简单回归模型的过程。1. 准备工作首先是开始前的准备工作，在创建回归模型的过程中我们需要使用以下几个库文件，他们分别为sklearn库，numpy库，pandas库和matplotli
转载
2023-07-24 07:58:52
226阅读
# Python建立对数线性回归模型
## 引言
在机器学习领域中，线性回归是一个非常常见且有用的模型。然而，在某些情况下，线性回归模型不能很好地拟合数据。此时，我们可以考虑使用对数线性回归模型来解决问题。本文将介绍如何使用Python建立对数线性回归模型。
## 对数线性回归模型简介
对数线性回归模型是一种通过将自变量的对数值作为特征进行建模的方法。这种模型可以很好地应用于一些非线性关系，例
原创
2024-02-07 11:35:30
250阅读
利用先验知识，寻找经验损失最小的模型。和线性回归一样，逻辑回归也是常用的算法之一，如果熟悉深度学习的话，可以发现，在很多时候，深度学习就是逻辑回归变体与进化。逻辑回归的推导问题，也是面试中最常问的问题之一。本篇文章，就详细介绍逻辑回归的两种重要思路：极大似然估计和梯度下降。从一个特殊的硬币开始 这是我曾遇到的一个面试题：假设一枚不规则的硬币，要知道它正面的概率是多少，抛了10次，其中6次正面，
基于Python的线性回归预测模型介绍及实践这是一篇学习的总结笔记完整代码及实践所用数据集等资料放置于：Github线性回归预测模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（即自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。例如，餐厅根据每天的营业数据（菜谱价格、就餐人数等等）来预测就餐规模或者营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户的活跃度等等）来预测用户的支付转化率
转载
2023-07-14 19:27:31
663阅读
# 使用python建立多元回归模型
## 简介
在数据分析和机器学习领域，多元回归模型是一种常用的统计方法，用于研究多个自变量与因变量之间的关系。本文将介绍如何使用Python建立多元回归模型，包括数据准备、模型建立和结果解读等步骤。
## 整体流程
下面是建立多元回归模型的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
p
原创
2023-09-15 04:38:47
254阅读
# Python建立二元回归模型的全面指南
二元回归模型是统计学中用于研究一个因变量与两个自变量之间关系的工具。在数据分析领域，二元回归常被用来预测和解释数据的趋势。本文将详细介绍如何在Python中构建一个二元回归模型，并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是二元回归？
在统计学中，二元回归（也称为多元线性回归）是解释一个因变量（因变量）和两个或多个自变量（自变量）之间线
在数据科学和机器学习领域，多元线性回归模型是一种常用的统计方法，可以帮助我们理解和预测变量之间的关系。本文将详细记录如何在Python中建立多元线性回归模型的全过程，从背景知识到具体实现，再到验证和优化，旨在提供一份系统性的复盘记录。
### 问题背景
在许多实际应用中，我们经常需要使用多元线性回归分析多个自变量对因变量的影响。例如，在房价预测中，我们可能希望通过房屋的面积、卧室数量、地理位置
逻辑回归模型是针对线性可分问题的一种易于实现而且性能优异的分类模型。我们将分别使用Numpy和TensorFlow实现逻辑回归模型训练和预测过程，并且探讨在大规模分布式系统中的工程实现。从零构建首先，我们通过Numpy构建一个逻辑回归模型。 我们定义shape如下：\(X\):（n,m）\(Y\)：(1,m)\(w\):（n,1）\(b\):（1） 其中\(n\)代表特征维数，\(m\)代表样本个
转载
2024-05-17 14:47:20
49阅读
使用逻辑回归对MNIST数字分类注意：这部分需要读者熟悉Theano的以下概念：shared variables，basic arithmetic ops，T.grad，floatX。如果准备使用GPU运行代码，你需要阅读Theano的GPU教程。 这部分的源代码可以从这里下载。在这部分中，我们将展示如何使用Theano建立最基本的分类器：逻辑回归（logistic regression）。我们
1 介绍线性回归与逻辑回归是机器学习中必须要掌握的算法，接下来我会用简洁的语言介绍一下算法的原理。然后是逻辑回归的代码实现，代码中加入了充分的注释以易理解。2 原理2.1 线性回归 线性回归的损失函数如上所示，是预测值与真实值的均方误差，越小越好。（为什么用该式作为损失函数？直观理解，该式子表达的是预测值与真实值总体的差异。也可从概率的角度解释，从极大似然估计的最大化目标，推导得到最小化该目标，这
转载
2024-02-19 23:01:43
69阅读
本文主要讲机器学习中的一种数据处理方法，主成分分析(Principal components analysis)。 记2018年的乌兰布统之游 (翻看相册配图发现2018年拍的这张张片好美，可以做壁纸了呢！)算法简介：主成分分析是数据挖掘中常用的一种降维算法，最早是Pearson在1901年提出，随着发展到后来Hotelling在1933年正式提出的一种多变量的统计方法。其主要用途在于“
转载
2024-07-23 21:09:00
50阅读
对数几率回归模型是处理分类问题的算法，常用于垃圾邮件分类，天气预测等，很多文献也将其称为“逻辑回归”。本文也将称为逻辑回归。一. 逻辑回归由来下面是一个简单的线性回归模型。 我们知道“线性回归"试图学得一个线性模型以尽可能得准确预测实际值得输出标志。但要是做分类模型，则需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记与线性回归得预测值联系起来。对于一个二分类问题，将其输出标记为（
转载
2023-10-06 23:00:50
116阅读
一、基本思想假设，在长期大量的消费支出记录中，每个月最终的消费金额，与这个月中，任意一天的消费金额存在着一定的关系。同时我们假设这个关系可以用多元回归和均值回归任意种方式来描述，记作：多元回归：均值回归：接下来将对两种模型进行探究。二、步骤1、获取数据我从一份网上的账目清单中获取了一份支出报告。其中包含近八年共5572条消费记录： 由于我们只需要研究一个月里面，每天的支出和月总支出的关系，所以我们
转载
2024-08-16 13:12:32
228阅读
1评论
作者 | Sebastian Raschka
翻译&整理 | Sam
一、认识管道流
1.1 数据导入
1.2 使用管道创建工作流
二、K折交叉验证
2.1 K折交叉验证原理
# Python建立二元线性回归模型
线性回归是一种基本的统计学习方法，用于研究自变量（特征）和因变量（结果）之间的关系。二元线性回归是线性回归的一种特殊情况，当我们有两个自变量时，就可以使用二元线性回归模型。本文将介绍如何在Python中建立一个二元线性回归模型，并用代码示例来说明。
## 什么是线性回归？
线性回归的目标是找到一个线性方程来最好地描述自变量和因变量之间的关系。对于二元线性
# 使用Python建立一元线性回归模型
线性回归是机器学习中的一种基本且重要的算法，它用于预测一个变量（目标变量）与一个或多个自变量之间的关系。本文将向你详细介绍如何使用Python实现一元线性回归模型。我们将分步骤进行，确保每个环节都简单易懂。
## 1. 流程概述
首先，让我们看看创建一元线性回归模型的主要流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
