常用的分类与预测算法回归分析决策树人工神经网络贝叶斯网络支持向量机其中回归分析包括：线性回归---自变量因变量线性关系，最小二乘法求解。非线性回归--自变量因变量非线性关系，函数变换为线性关系，或非线性最小二乘方法求解。logistic回归--因变量一般有1和0两种取值，将因变量的取值范围控制再0-1范围内，表示取值为1的概率。岭回归--要求自变量之间具有多重共线性，是一种改进最小二乘法的方法。主
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2023-09-02 09:56:05
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1 概述 数据探索：检查数据错误，了解数据特征和分布规律 数据特征分析：分布分析、统计量分析、相关分析2 分布分析 2.1 定量分析：数量分布 可利用直方图from sklearn import datasets
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
iris=datasets.load_iris()
i
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2023-08-16 10:31:40
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相关背景调查分析某鱼主播收到付费礼物收入和免费礼物收入 模型如下：抓取数据主播相关信息主播名,主播编号,礼物总收入,付费礼物收入,免费礼物收入,礼物人数,弹幕人数,直播时长,人气峰值,订阅变化,活跃观众,订阅数,抓取时间,直播类型弹幕相关信息主播编号,用户名,用户id,用户全站等级,是否粉丝弹幕标记,徽章昵称,用户粉丝等级,弹幕内容,抓取时间,cid清洗转换数据根据模型要求，从弹幕数据中计算出所需
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2024-05-31 13:50:31
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导录：引言引入sigmoid函数二元逻辑回归的损失函数梯度下降法求损失函数极小值python实现logistics回归逻辑回归的正则化逻辑回归的优点和缺点小结 引言逻辑回归从名字上看起来是回归问题， 但其是机器学习中的一种分类模型。之所以叫Logistic回归， 是因为它的算法和线性回归基本上是完全一致的，不同之处在于Logistic回归在线性回归的最后一步的基础上引入了激活函数—sigmoid
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2023-10-10 13:47:04
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## 用R语言做Logistic回归分析
Logistic回归是一种用于预测二分类问题的统计模型。在实际应用中，我们经常需要通过Logistic回归来分析某些因素对于二分类结果的影响程度。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行Logistic回归分析。
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备一份包含自变量和因变量的数据集。假设我们有一份包含了某些学生考试成绩和是否通过考试的数据集，我们想要
原创
2024-04-29 03:33:25
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利用NumPy进行统计分析使用NumPy数组可以使你利用简单的数组表达式完成多种数据操作任务，而无须写些大量循环。这种利用数组表达式来替代显式循环的方法，称为向量化。通常，向量化的数组操作会比纯Python的等价实现在速度上快一到两个数量级（甚至更多），这对所有种类的数值计算产生了最大的影响。1、使用数组进行面向数组编程作为一个简单的示例，假设对一些网格数据来计算函数sqrt(x^2 + y^2)
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2023-05-17 21:31:33
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大家好，线性回归是确定两种或两种以上变量之间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法。根据自变量的个数，可以将线性回归分为一元线性回归和多元线性回归分析。一元线性回归：就是只包含一个自变量，且该自变量与因变量之间的关系是线性关系。例如通过广告费这一个自变量来预测销量，就属于一元线性回归分析。多元线性回归：如果回归分析包含两个或以上的自变量，且每个因变量与自变量之间都是线性关系，，则成为多元线性回归分析
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2023-07-10 15:15:09
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1.常见的回归函数 2.工具数据分析有很多成熟的工具可以使用，如R、python、spss等。此处我们选用python进行分析。首先，我们需要安装并导入python数据分析常用的库。# 工具：python3
#固定导入
import numpy as np #科学计算基础库，多维数组对象ndarray
import pandas as pd #数据处理库，DataFrame（二维数组）
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2024-06-11 03:43:01
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岭回归的原理：首先要了解最小二乘法的回归原理设有多重线性回归模型 y=Xβ+ε ,参数β的最小二乘估计为当自变量间存在多重共线性,|X'X|≈0时，设想|X'X|给加上一个正常数矩阵(k>0)那么|X'X|+kI 接近奇异的程度就会比接近奇异的程度小得多。考虑到变量的量纲问题，先要对数据标准化，标准化后的设计矩阵仍用X表示，定义称为的岭回归估计，其中，k称为岭参数。
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2023-06-26 11:06:44
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2017-08-12Logistic 回归，作为分类器：分别用了梯度上升，牛顿法来最优化损失函数： 1 # -*- coding: utf-8 -*-
2
3 '''
4 function: 实现Logistic回归，拟合直线，对数据进行分类；
5 利用梯度上升，随机梯度上升，改进的随机梯度上升，牛顿法分别对损失函数优化；
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2024-05-16 12:10:58
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Logistic回归的python实现有时候你可能会遇到这样的问题：明天的天气是晴是阴？病人的肿瘤是否是阳性？……这些问题有着共同的特点：被解释变量的取值是不连续的。此时我们可以利用logistic回归的方法解答。下面便来对这一方法进行简单的介绍。Logistic回归的介绍logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model)，因此与多重线性回归分析有很多相同之
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2023-08-12 14:06:35
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主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y‘的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。Y=WX (假设W>0),Y的大小是随
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2024-01-02 18:05:18
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前言家里面断网一个月，淦邪恶的Capitalism网络商直到现在还是没有给我修好，然后又放假了，Library竟然不开门你敢信？我就很好奇了，md平时大家都上课，图书馆谁来？现在大家放假了你把图书馆给我关了.....没得治没得治正文上次在做Pandas最后一期的时候讲了生成一个简单的函数图像这一次我们就来详细的讲一讲如何使用Matplotlib画画【什么？你告诉我你不会用Pandas和Numpy？
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2023-11-17 16:21:27
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接着上篇一元线性回归的结果，我们可以实现多元线性回归吗？ lm_s = ols('avg_exp ~ Income+Age+dist_home_val+dist_avg_income', data=exp).fit()
lm_s.summary() 可以看到的是，R 平方确实提升了，但是红框中的 t 检验得到的 p 值似乎太大（样本量100，显著度取10%），也就是
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2023-08-20 19:53:50
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# 项目方案：使用Python进行GARCH回归分析
## 1. 简介
GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）是一种用于处理时间序列数据中的波动性和异方差性的统计模型。它广泛应用于金融领域，如股票价格波动、风险管理等。
本项目方案将使用Python编程语言实现GARCH回归分析，通过分析历史数据，预测未
原创
2023-12-30 05:59:06
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# Python多元线性回归分析入门
## 引言
随着数据科学的不断发展，多元线性回归作为一种经典的统计分析方法，广泛应用于经济学、工程学、自然科学等多个领域。本文将详细介绍如何在Python中进行多元线性回归分析，并通过代码示例来展示这一过程。
## 什么是多元线性回归？
多元线性回归是对多个自变量与一个因变量之间关系的建模。假设我们有一个因变量 \( Y \) 和多个自变量 \( X_
通常大家会认为曲线拟合和回归分析类似，但其实回归分析中是包含曲线拟合的。拟合是研究因变量和自变量的函数关系的。而回归是研究随机变量间的相关关系的。拟合侧重于调整参数，使得与给出的数据相符合。而回归则是侧重于研究变量的关系，对拟合问题做统计分析。一元线性回归一元线性回归模型的一般形式数据通常呈一条直线，则y和x之间的关系通常可以看做近似线性关系。但是一般来说这些数据点并不在一条直线上，这说明y和x的
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2023-09-12 20:58:57
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从考勤机里导出的考勤是这样的Excel表格，每一页3个表格：需要计算出每天正班及加班工时，当然还要区分周六、周日的工时。这是一个非常繁杂的工作，人数少的话还好，人多的话每月都是不小的工作量。因此需要一个工具来进行自动计算。Python操作Excel表格的模块不少，最后选定openpyxl和xlrd。xlrd负责读表格（需额外准备一份xls格式），openpyxl负责写入计算结果。话不多说，上代码：
原创
2023-07-31 15:22:17
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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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2024-03-05 22:23:42
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文章目录一、二分类问题（方法：逻辑回归）1.数据预处理：生成虚拟变量2.求解逻辑回归3.判断依据4.逐步回归的设置5.假如自变量有分类变量怎么办？二、多分类问题1.方法：逻辑回归2.方法：Fisher线性判别分析2.1.简介2.2.核心问题：找到线性系数
三、逻辑回归预测结果太差怎么办？ 一、二分类问题（方法：逻辑回归）对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理。把y看成事件发生
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2023-06-19 05:40:48
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