数据分析-Pandas如何画图验证数据随机性数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测数据作为样例
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2024-08-21 10:45:21
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1 运行实例 机器学习中的回归问题属于有监督学习的范畴。回归问题的目标是给定d维输入变量x，并且每一个输入的x都有对应的值y，要求对于新来的数据预测它对应的连续的目标值t。下面是一元线性回归的例子，表示截距值，表示回归系数。  
第一部分# 线性回归：
# 如果不计算截距，本质就是矩阵运算，线性代数中的知识
# 如果要计算截距，只能使用梯度下降，多个参数系数，相当于多个变量
# 求偏导数
# 线性回归改进和升级
# Ridge岭回归，通过对系数的大小缩减来解决普通最小二乘的一些问题。
# 当数据的特征比样本点还多时，就不能使用线性回归和梯度下降等方法来预测
# 这是因为输入数据的矩阵X不是满秩矩阵，非满秩矩阵在求逆时会出
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2024-04-12 05:15:02
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机器学习就是从数学中找到特征和模式的技术 机器学习擅长的任务：回归处理连续数据如时间数据的技术使用有标签的数据，称为监督学习分类使用有标签的数据，称为监督学习聚合使用无标签的数据，称为无监督学习机器学习最难的地方是收集数据，有大量需要人工的点 回归 含义：构建目标数据的回归函数 方法：最小二乘法 公式：E（θ）=1/2∑（y - f（x））的平方E（θ）即误差值：目标使得E（θ）的值最小f（x）：
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2024-04-10 20:47:11
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一、首言回归分析统计方法研究变量之间的关系并且对其构建模型，回归的应用领域广泛，几乎是可以遍及所有的学科。 举个例子，如下图所示： 我们可以观察到，这些观测值的散点图，它清楚地表明了y与x之间的关系，能够看到所有观测的数据大概是落到了同一条直线上。上图画出了这条直线，但是我们知道的是这条直线其实并不完全准确。我们假设这条直线的方程为： 式中，为截距，为斜率。但是，因为数据点并不是精确地落到了这条
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2024-02-05 11:54:19
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回归是一种应用广泛的预测建模技术, 这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量通常理解线性代数可以有两种角度:矩阵的角度喝代数的角度, 几乎所有的机器学习的教材都是从线性代数角度来理解线性回归, 类似于逻辑回归喝支持向量机, 将求解参数的问题转化为一个带条件的最优化问题, 然后用三维图像让大家求极值的过程线性回归是机器学习最简单的回归算法, 多元线性回归指的是一个样本有多个特征的线性回归问题, 对于
## Python无截距线性拟合
### 简介
在统计学和机器学习中，线性回归是一种用于建立线性关系模型的常见方法。通常，我们会假设存在截距项，即线性模型会通过原点之外的某个点。然而，在某些情况下，我们可能希望模型不通过原点，即无截距项。本文将介绍如何使用Python进行无截距线性拟合，并提供相应的代码示例。
### 无截距线性模型
无截距线性模型的形式可以表示为：
$$y = \bet
原创
2023-10-05 16:41:26
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连续系统就是指状态随着时间连续变化的系统。我们通过计算机模拟对连续系统得到的结果只是近似的，但如果只要这种近似达到了一定的精度，也就可以满足要求。连续系统模拟的一般方法就是首先建立系统的连续模型，然后转换为一个离散模型，并对该模型进行模拟。下面是一个追逐问题。
复习Draft前言一、间断点是什么？1.间断点类型特征2.有什么区别3.做题方法二、反三角函数积分？1.一般思路2.公式三、原函数存在与定积分存在？总结
前言一些完善做题方法，方便复习的笔记一、间断点是什么？f(x)在某点x0的去心邻域内有定义，且在该点 1.无定义 2.有定义但极限不存在 3.极限存在但不等于该点处函数值 称函数在x0处不连续，x0即间断点1.间断点类型特征函数在该点处
一、研究对象1. 祖孙三代函数、导数、积分。2. 分段函数3. 参数方程直角坐标和极坐标。4. 隐函数二、研究内容1. 切线、法线、截距切线斜率为一阶导数，法线斜率为切线斜率的负倒数，带值计算即可得到截距。2. 极值、单调性一阶导判单调性，一阶导存在且为 0 判极值，也就是说一阶导若不存在，则极值不存在。1）判别极值的第一充分条件：目标点处一阶导为 0；目标点处两边一阶导数异号。2）判别极值的第二
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2024-07-12 07:00:26
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线性回归本质上是描述变量与变量之间的线性关系，这种关系一般通过系数的不同进行表达，所以线性回归中的显著性检验也会紧扣回归系数。下文将会从一元线性回归和多元线性回归的角度由浅入深分别进行介绍。1、一元线性回归的基础一元线性回归的数学表达式非常简单：假设有 组样本观测值 ，这两个变量之间可以这样表达：其中 称作随机误差项，即不能由 完全表示的部分。这个误差项的性质非常重要，后面假设检验构造的统计量
4.2 多项式回归 以多元线性回归和特征工程的思想得到一种称为多项式回归的新算法。可以拟合非线性曲线。这是线性回归时使用的预测模型： 先看看按照以前的线性回归方法的效果：# create target data
x = np.arange(0, 20, 1)
y = 1 + x**2
X = x.reshape(-1, 1)
model_w,model_b = run_gradi
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2024-08-13 10:10:09
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# Python SM线性回归添加截距实现教程
## 介绍
在机器学习中，线性回归是一种常用的方法，用于建立输入变量和输出变量之间的线性关系。在某些情况下，需要在线性回归模型中添加截距项，以更好地拟合数据。本教程将教您如何使用Python实现SM线性回归并添加截距项。
## 准备工作
在开始之前，请确保您已经安装了Python并具备基本的编程知识。此外，您还需要安装以下几个Python库：nu
原创
2023-11-30 05:55:27
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# Python线性回归添加截距项教程
## 简介
在机器学习中，线性回归是一种常用的算法，用于预测一个连续变量与一个或多个自变量之间的关系。在实际应用中，我们经常需要在线性回归模型中添加截距项，也称为偏移量或常数项。本文将介绍如何使用Python实现线性回归并添加截距项。
## 步骤概览
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导
原创
2023-10-09 11:16:39
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1. 分类回归树 Classification And Regression Tree（CART），一个用于监督学习的非参数模型。 二分递归分割：将当前样本集合划分为两个子样本集合，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支。 树模型很容易过拟合，所以很多策略都是防止过拟合的，如提前终止、剪枝、Bagging…1.1 CART算法只要分为两个步骤：（1）将样本递归划分进行建树 令节点的样本集合为D，对候
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2024-03-03 09:07:09
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在实施线性回归分析时，尤其是使用Python进行数据建模的过程中，“不带截距项的线性回归”问题屡见不鲜。这里我们将详细讨论这个问题，包括背景、错误现象、原因、解决方案以及预防措施。
对于很多机器学习任务，例如回归分析，数据的线性关系被广泛应用。我们通常使用线性回归模型来描述一个因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。线性回归模型的数学表达式可以写作：
\[
Y = \beta_1X_1 +
传统的面板数据分析假设Y和X的关系对所有个体都是同质的，而异质性主要体现在截距项。当我们考察动态面板数据模型时，变截距模型可以写为Y(it)=aY(it-1)+bX(it)+c(i)+u(it)， (1)其中i表示第i个cross-sectional unit，t表示第t期的观测值，c(i)是随个体i在改变的截距项。模型参数a和b的估计方法就是用上次推文介绍的syste
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2024-02-05 20:33:34
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线性回归：将数据拟合成一条直线。直线拟合的模型方程为 y = ax + b，其中 a 是直线斜率， b 是直线截距。看看下面的数据，它们是从斜率为 2、截距为 -5 的直线中抽取的散点%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
import numpy as np
rng
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2024-08-15 14:24:01
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区分回归与分类其实很简单，举个例子，预测病人患病概率，结果只有患病和不患病2种，这就是分类；预测房价，结果可能是在一段区间内，这个就是回归。
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2023-07-28 17:44:30
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---------------------------------------------------------------------------------------1、线性回归现有一数据集，其分布如下图所示，通过观察发现可以通过一个线性方程去拟合这些数据点。可设直线方程为 y=wx. 其中w称为回归系数。那么现在的问题是，如何从一堆x和对应的y中确定w？一个常用的方法就是找出使误差最小的
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2024-08-14 11:35:00
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