Python爬虫与文本分析现场班回顾5月17日 Python基础首先，司继春老师，对 Python 的基础知识做了一定的介绍，比如基本的四则运算法则，加减乘除取余 +-*/%，逻辑运算符，以及各个运算符的优先级关系。另外，转义字符串，如 \\：反斜杠、\'：单引号、\n：换行等，都在编程中有着极为广泛的应用。随后，司继春老师对 Python 中的数据类型作了简短的介绍。整型、浮点型、字符串以及后面
Logistic回归是一种用于探索分类响应变量与一个或多个分类或连续预测变量之间的关系的方法。 该模型通常以以下格式表示，其中β表示参数，x表示自变量。log(odds)=β0+β1∗x1+...+βn∗xnTable of ContentsLogistic Regression ExampleModel Evaluation and DiagnosticsGoodness of FitStati
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2024-05-13 10:30:47
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目录线性回归基础实战——波士顿房价的线性回归模型 实战——能源效能数据的相关分析与 线性回归模型 梯度下降法介绍 实战——梯度下降法在线性回归中的使用 实战——scikit-learn使用SGD实现线性回归线性回归基础什么是线性回归举个例子，我们去市场买牛肉，一斤牛肉52块钱，两斤牛肉 104块钱，三斤牛肉156块钱，以此类推。也是说牛肉的价格随着牛 肉斤数
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2023-10-17 11:21:11
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线性回归： 是回归分析中的一种，评估自变量x与因变量y之间是一种线性关系 简单的线性回归：一元线性回归 y = a X +b目的找出a,b的值，即可建立一个简单的线性回归模型，从而进行趋势预测对数据进行简单的线性回归分析：1：获取数据集2：指定特征值x 目标值y(如 特征值：屁股为红色，目标值为猴子)3：数据集划分（训练集+测试集）4：模型建立5：模型评估from sklearn.linear_
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2023-09-18 20:38:54
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logistic回归——PYTHON实现概述： logistic回归又称logistic回归分析，是一种线性回归模型。logistic回归应用最广泛的是处理二分类问题。比如，探讨引发疾病的危险因素，判断该病人是否患有该病；探讨房价的涨跌，进而给出在何时购买房子的最优决策。在logistic回归中，自变量可以是连续的，也可以是分立的。 以预测房价涨跌为例，选择两种不同类型的房子，一种是涨价组，另一组
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2024-03-11 06:26:52
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建立回归模型的一般步骤如下图1、具体（社会经济）问题当我们想去解决一些现实生活、经济问题时，需要将具体问题量化成数据，然后通过观察与揭示事物（数据）之间的内在联系得出规律，从而达到解决现实经济问题（及时止损、预测），奔着这个目标产生了一些列的可行性问题。2、设置指标变量（量化具体问题）可行性问题已经产生，接下来就要根据问题研究的目的设置因变量 y ，然后选取一些和因变量y有统计关系的自变量 x1、
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2023-10-17 21:49:01
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论文标题：Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation论文作者：Jungo Kasai, Nikolaos Pappas, Hao Peng, James Cross, Noah A. Smith论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006
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2024-05-13 11:27:12
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高尔顿发现了“向平均回归”，一个总体中在某一时期具有某一极端特征的个体在未来的某一时期将减弱它的极端性，比如非常矮小的父辈倾向于有偏高的子代，而非常高大的父辈则倾向于有偏矮的子代。这些都是“回归效应”之前也写过回归分析的文章，今天再说回归分析：细说回归分析 变量间的度量对于数值型自变量和数值型因变量之间的分析方法就要用到相关与回归分析。变量间的关系有两种：函数关系和相关关系。函数关系函数关系是一一
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2023-09-06 07:15:46
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## Python面板数据做自回归（PAR）
### 1. 概述
在本文中，我们将学习如何使用Python实现面板数据的自回归（Panel Autoregression）。面板数据是一种具有时间和横截面维度的数据，比如跨多个地区或个体的时间序列数据。自回归模型是一种用于预测时间序列数据的统计模型，它基于过去的观测值来预测未来的观测值。
### 2. 流程概览
下面是实现Python面板数据
原创
2023-12-06 18:09:46
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回归 自回归 Last year Chris Shiflett attempted to start a blogging revival with The Ideas of March, my post from March 15th 2011 can be found here, and yesterday emailed a bunch of us to remind us of the
# Python回归检验
回归分析是统计学中一种用来探讨变量之间关系的方法，它能帮助我们了解一个或多个自变量对因变量的影响程度。在Python中，我们可以使用各种库来进行回归检验，比如`statsmodels`和`scikit-learn`。本文将介绍如何使用Python进行回归检验，并给出相应的代码示例。
## 回归检验流程
下面是进行回归检验的基本流程：
```mermaid
flow
原创
2024-03-10 06:43:43
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一、自回归模型的定义 将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的一组时间序列的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。 时间序列模型其实也是一种回归模型，其基于的原理是，一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据统计分析就能推测事物的发展趋势；另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影响，利用历史数据，
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2023-10-16 00:53:20
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线性回归是一个线性模型，常用于回归预测。本文将从基本概念、训练方式、使用限制、代码实现等方面介绍线性回归什么是线性回归线性回归的损失函数如何训练线性回归模型 线性回归的数值解 线性回归的梯度下降解线性回归的基本用途、优缺点、拓展线性回归的假设线性回归为什么使用均方误差作为损失函数使用线性回归数值解的
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2024-08-29 16:08:26
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首先搞清楚两个概念：特征：数据属性标签：对数据的预测结果例如，一首歌的节奏是特征，我喜欢或者不喜欢就是标签一个橘子的大小，颜色深浅是特征，这个橘子甜不甜就是标签（网易云音乐的每日推荐就是很好的例子。我们在给喜欢的音乐标上小红心的同时，算法能够通过歌曲的特征以及我们给歌曲打的标签进行相关性的计算，然后精准地给我们推荐我们可能喜欢的音乐。）线性相关性分为三种：1.正线性相关2.负线性相关3.不是线性相
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2024-02-23 10:54:41
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用Python进行时间序列预测的自回归模型自回归是一个时间序列模型，它使用以前时间步的观察值作为回归方程的输入，以预测下一个时间步的值。这是一个非常简单的想法，可以对一系列时间序列问题进行准确的预测。在本教程中，您将了解如何使用Python实现时间序列预测的自回归模型。完成本教程后，您将了解：如何探索自相关的时间序列数据。如何开发自相关模型并用它来进行预测。如何使用开发的自相关模型进行滚动预测。让
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2023-12-16 18:25:04
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bootstrap自采样目前广泛应用与统计学中，其原理很简单就是通过自身原始数据抽取一定量的样本（也就是取子集），通过对抽取的样本进行统计学分析，然后继续重新抽取样本进行分析，不断的重复这一过程N（大于500次以上）次，然后得到N个统计结果，然后进行区间分析，得到最终结果。 bootstrap自采样对于小样本数据计算效果较好，也可以在线性方程中通过bootstrap自采样计算并绘制出可信区间。本期
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2023-09-11 18:30:55
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2019/3/25一元线性回归——梯度下降/最小二乘法又名：一两位小数点的悲剧感觉这个才是真正的重头戏，毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式，而不是让计算机一步步去接近真相，而这个梯度下降就不一样了，计算机虽然还是跟从现有语句/公式，但是在不断尝试中一步步接近目的地。
简单来说，梯度下降的目的在我看来还是要到达两系数的偏导数函数值为零的取值，因此，我们会从“任意一点”开始不断接近，由于根据之前最小二
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2024-06-07 19:23:01
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两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与
判断自变量共线性，在SPSS 中可套用线性回归的共线性检验，看VIF＜10即可。 打开D盘中“20190810北京临床预测模型’中的“03_logistic_regression‘’，点开“1126 training-218.csv”。此为上次SPSS中选出的70%作为预测模型，注意将变量名都转换为英文。 将所要用到的数据在桌面上建立一个文件夹：Stata，将其放入。更改保存的路径名：C:\Us
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2024-05-10 18:18:41
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# Python回归T检验
## 介绍
在统计学中，回归T检验是一种用于比较两个组之间差异的统计方法。它可以用来确定一个自变量与一个连续的因变量之间是否存在显著的关系。
在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`stats`模块来进行回归T检验。
## 流程
下面是执行回归T检验的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 |
原创
2023-07-29 15:38:44
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