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多元线性回归代码实现(matlab和python)
来源:调度与优化算法的集结地本文约1000字,建议阅读5分钟原理: 表面上理解很简单,只要学过高中数学就没问题。 多元线性回归是一种建立多个自变量和一个因变量之间关系的模型。其原理基于多元线性回归方程,该方程可以描述因变量与多个自变量之间的线性关系。多元线性回归方程通常采用以下形式: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε 其中,Y 是因变量,X1、X2、...、Xp 是自变量,β0、β1、β2、...、βp 是回归系数,ε 是误差项。回归系数是多元线性回归模型的核心参数
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2023-05-18
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美化Matplotlib的3个小技巧
来源:DeepHub IMBA 本文约2300字,建议阅读5分钟 本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性,因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将
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2022-10-09
2.1K0
一些关于随机矩阵的算法
来源:PaperWeekly本文约1500字,建议阅读5分钟本文简单介绍有关于 random matrix 的算法。 本文介绍一下我硕士论文中用到的关于随机矩阵 GUE 的算法,真的超级好使,谁用谁知道!关于 GUE 的简单介绍,可以看下: https://zhuanlan.zhihu.com/p/161375201 这篇文章的主要参考文献是 [1][2][3] 。所有代码都是使用 Matlab 编写。 那我们首先来回顾一下,GUE 的定义: DEFINITION 1.1(Gaussian unitary
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2022-07-25
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机器学习中的相似性度量总结
来源:人工智能AI技术作者:苍梧链接:https://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html本文约4000字,建议阅读8分钟本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 目录
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2022-04-26
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独家 | 主成分分析用于可视化(附链接)
作者:Adrian Tam, Ray Hong, Jinghan Yu, Brendan Artley 翻译:汪桉旭校对:吴振东 本文约3300字,建议阅读5分钟本文教你了解了如何使用主成分分析来可视化数据。 标签:主成分分析 主成分分析是一种无监督的机器学习技术。可能它最常见的用处就是数据的降维。主成分分析除了用于数据预处理,也可以用来可视化数据。一图胜万言。一旦数据可视化,在我们的机器学习模型中就可以更容易得到一些洞见并且决定下一步做什么。 在这篇教程中,你将发现如何使用PCA可视化数据,并且使用可视化
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2022-03-14
5360
独家 | 10 个简单小窍门带你提高Python数据分析速度(附代码)
提示和技巧总是非常有用的,在编程领域更是如此。有时候,小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物,可以成为实用的效率助推器。所以,我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧,在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的,而有些可能是新鲜的,我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
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2019-07-17
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独家 | 构建端到端数据科学项目,从我的Data Scientist Ideal Profiles项目中学习(附链接)
翻译:张睿毅 校对:吴金笛 本文约1500字,建议阅读5分钟。 本文为你介绍了构建数据科学项目中重要的思维能力及训练建议。 Joseph Barrientos 拍照于 Unsplash (链接:ht
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2019-06-18
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独家 | 基于Python实现交互式数据可视化的工具(用于Web)
这学期(2018学年春季学期)我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目,这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
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2019-05-15
2K0
深度好文 | Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表(附完整 Python 源代码)
在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
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2019-05-09
1.6K0
独家 | 你肯定想学习的顶级Python项目(附代码)
本文介绍了三种不同的阶段去开发Python项目,旨在提供适合各种难度层次Python项目。
数据派THU
2019-05-09
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