最近跟人聊过拟合，起了争论，回家翻翻书袋，书架上有下面几本书，“花书”，“西瓜书”，还有清华大学出版社的《机器学习与应用》，一本李航的《统计学习方法》第二版，综合来看以花书对过拟合讲的最深，最透。书中的第五章和第七章都在讲这个话题，下面是读书的一些体会。首先说过拟合，必须声明两个概念，训练误差（training error）和泛化误差。模型在训练集上的误差成为训练误差（test error）。比如
在数据科学领域，实测与预测值的拟合是一个重要的课题。本文将详细记录如何使用 Python 实现实测与预测值的拟合，并通过代码示例、图表和配置详解来深入探讨这个问题。这个过程将通过几个关键的步骤来进行，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
在开展任何数据分析或机器学习项目之前，首先需要准备好合适的开发环境。以下是我们将要使用的库和工具，这里确保它们的技
一、机器学习方法：拟合预测曲线我们可以使用机器学习来挖掘它们之间的关系（见下图的「最佳拟合预测曲线」），即给定一个不属于数据点的特征值，我们可以准确地预测出输出（特征值和预测线的交点）。选择一个模型（1）模型种类1、线性模型2、指数模型为了使用机器学习来做预测，我们需要选择一个能够拟合收集到的数据的最佳模型。我们可以选择一个线性（直线）模型，并通过改变其陡度/梯度和位置对其进行调整，从而匹配数据点
转载
2023-11-12 13:05:48
1170阅读
# Python 多元线性拟合与预测
多元线性回归是统计学中一种重要的预测模型，它用于探索两个或多个变量之间的线性关系。在数据科学领域，多元线性回归被广泛应用于预测、数据分析等任务。Python作为一种高效、易用的编程语言，提供了多种工具和库来执行多元线性回归分析。
## 多元线性回归的基础
多元线性回归模型表示为：
$$
Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_
原创
2024-10-14 04:12:57
90阅读
# ARIMA模型拟合与预测的Python应用
时间序列分析是数据科学中的一个重要领域，而ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种广泛使用的时间序列预测模型。本文将介绍如何使用Python对时间序列数据进行ARIMA模型的拟合和预测，并通过代码示例进行演示。
## ARIMA模型简介
ARIMA模型由三部分组成：
- **自回归（AR）**：使用过去值来预测当前值。
- **差分（I）**
数据分析记录（六）–多元线性回归在SPSS中的实现（步骤及指标含义）本文仅作为自己的学习记录以备以后复习查阅在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。以上这段解释来自百度百科，我觉得解释的已经比较清
转载
2023-09-20 20:41:48
196阅读
# 数据拟合与Python实现
## 引言
数据拟合是数据科学、统计学和机器学习中的重要任务。它的目的是通过建立模型来描述数据的规律性，从而为未来的数据预测提供依据。这篇文章将介绍数据拟合的基本概念，并通过Python代码示例展示如何进行数据拟合。
## 数据拟合的基本概念
数据拟合通常是通过选择一个合适的函数形式（如线性函数、多项式函数或其他非线性函数）去描述实际数据。我们一般有以下步骤
时间序列预测之–ARIMA模型什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。1. ARIMA的优缺点 优点： 模型十分简单，只需要内生变量而
转载
2023-10-22 07:35:53
9阅读
## Python拟合预测ARIMA模型
ARIMA，全称为自回归综合移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average），是一种用于时间序列分析和预测的统计模型。它结合了自回归（AR）模型、差分（I）模型和移动平均（MA）模型的特性，适用于具有一定的线性趋势和季节性的时间序列数据。
本文将介绍使用Python拟合和预测ARIMA模型的步骤，并提供相
原创
2023-08-31 11:30:26
206阅读
1、线性回归
线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量：其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。rep函数里面的第一个参数是向量的起始时间，从2008-2010，第二个参数表示向量里面的每个元素都被4个小时间段。year <- rep(200
使用Python拟合函数曲线需要用到一些第三方库：
• numpy：科学计算的基础库（例如：矩阵）
• matplotlib：绘图库
• scipy：科学计算库
转载
2023-05-24 14:45:52
986阅读
python实现2019-nCoV疫情确诊数据拟合与预测探索这些数据的规律和内在联系了
原创
2021-06-04 14:25:29
688阅读
Python 孩子身高预测:源代码: # 创建死循环，直至 用户自行 选择 退出
while True :
# 分割线
print('*'*60)
print('*'*10,'欢迎来到 孩子身高 预测系统','*'*10)
# 功能选择
print('\t1、预测查询')
print('\t2、退出系统')
menus_select
转载
2023-05-30 19:34:06
177阅读
python实现2019-nCoV疫情确诊数据拟合与预测思路第一步 散点图第二步 拟合第三步 预测完整代码 接上期，在获取2019-nCoV疫情实时追踪数据后，接下来就要着手探索这些数据的规律和内在联系了。思路第一步，画出现有数据的散点图，大致了解其分布规律第二步，利用现有数据拟合出曲线，求解拟合曲线的参数第三步，利用拟合曲线对未来预测下面严格按照这
原创
2022-04-08 17:20:42
1882阅读
目录1.概述2.准备工作（1）安装软件包（2）数据准备3.实践（1）缺失值的处理 （2）异常值的处理 （3）数据的标准化 （4）数据的正则化 3.总结1.概述无论是在数据挖掘还是机器学习当中，数据的好坏很大程度决定了最后训练出来的模型的预测和泛化能力的好坏。为了训练出质量更高的模型，通常我们都需要在训练之前对我们的数据集进行预处理。在文本领域主要使用pand
基于matlab曲线拟合的数据预测分析作者：屈长杰【摘要】试验所得的数据一般为离散的，且不能直接用一般的方程去描述它们，这样给数据的分析和预测带来了极大的麻烦，本文针对股票数据的变化，使用matlab的多项式拟合，求导，以及预测功能，对股票的实时变化及其变化快慢做出分析，并用得出的拟合方程对未来的股票行情做一个基本的预测。【关键词】数据分析拟合 matlab21世纪的来临，宣告了信息化和数字化时代
转载
2024-02-27 14:41:47
23阅读
## Python实现ELM预测拟合
### 什么是ELM
ELM（Extreme Learning Machine）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，由廖永生教授在2006年提出。它在传统神经网络的基础上做了一些改进，能够在保持高预测准确率的同时，大大降低了计算复杂度。
ELM的核心思想是在隐含层和输出层之间添加一个线性层，其中隐含层的权重是随机初始化的。这样做的好处是，ELM能够利用
原创
2023-09-13 06:08:04
375阅读
1.人工智能概述1.1机器学习与人工智能、深度学习1.1.1机器学习和人工智能，深度学习的关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来1.1.2机器学习、深度学习能做些什么传统预测 店铺销量预测、量化投资、广告推荐图像识别 街道交通标志检测、人脸识别自然语言处理 文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测1.2 什么是机器学习1.2.1 定义机器学习是从数据中自动分析获得模
作者简介：Mort，数据分析爱好者，擅长数据可视化，比较关注机器学习领域，希望能和业内朋友多学习交流。目前整个世界同新冠肺炎的斗争仍在继续，从新冠肺炎爆发以来，很多人都提出了各种各样的模型来预测肺炎疫情的发展，其中比较常见的就是SIR模型。这是因为SIR是目前疾病防控领域最经典也是最常用的一个模型，而今天笔者就用图论来讲述一下SIR模型。首先对SIR模型做一个简单的介绍，SIR全称就是Suscep
转载
2024-01-15 07:34:13
237阅读
在这篇博文中，我将记录如何使用 Python 实现 ARIMA 模型的拟合与预测。ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种广泛应用于时间序列分析的统计模型，它能够捕捉数据的趋势和季节性变化。
### 背景描述
时间序列分析已经成为许多领域中不可或缺的工具。2010年，我第一次接触时间序列预测时，被它的准确性所吸引。如今，通过学习和实践，我掌握了 ARIMA 模型，它在经济、气象以及金融市场等领
