机器学习与统计学

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线性回归

统计学家

Adaboost, GBDT 与 XGBoost 的区别

最近总结树模型,尝试将主流 Boosting 实现方式做一个分析汇总,文中部分内容借鉴了知乎答案,已于参考链接中标识。

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统计学家

揭秘LinkedIn!全球最大的招聘推荐系统如何被机器学习驱动?

大数据文摘出品 来源:towardsdatascience 编译:夏雅薇、Stats熊

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统计学家

数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。

有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大...

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统计学家

100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理

Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择。Day8,作者转回之前的逻辑回归内容,推荐了Saishru...

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统计学家

100天搞定机器学习|Day11 实现KNN

Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择。Day11,通过一个案例实现该算法。

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统计学家

R in action读书笔记(8)-第八章:回归

口同方差性因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。也可称作不变方差,但是说同方差性感觉上更犀利。

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统计学家

【温故知新】应用多元统计分析 第四章 回归变量的选择与逐步回归 多因变量的多元线性回归

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统计学家

《spss统计分析与行业应用案例详解》实例26非线性回归分析 27加权最小二乘回归分析

它是一种功能更强大的处理非线性问题的方法,它可以使用户自定义任意形式的函数,从而更加准确地描述变量之间的关系

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统计学家

《spss统计分析与行业应用案例详解》实例24 多重线性回归分析 25曲线回归分析

最常用的一种回归分析方法,多重线性回归分析涉及多个自变量,它用来处理一个因变量与多个自变量之间的线性关系。

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统计学家

《spss统计分析与行业应用案例详解》实例22距离分析 实例23简单线性回归

基本功能是对样本观测值之间差异或相似程度进行度量从而对数据形成一个初步的了解,这种分析方法主要应用在分析之前对数据背后的专业知识不够充分了解,进行探索性研究的情...

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统计学家

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章(上)一元线性回归分析

回归分析的主要目的是根据估计的模型用自变量来估计或预测因变量取值,但我们建立的回归方程是否真实地反映了变量之间的相关关系,还需要进一步进行显著性检验。对于一元线...

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统计学家

【R语言进行数据挖掘】回归分析

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)。

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统计学家

R语言教程之-线性回归

回归分析是一种非常广泛使用的统计工具,用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量,其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量,其值从预测变量派生...

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统计学家

多元线性回归容易忽视的几个问题(1)多重共线性

最近在看《R数据分析——方法与案例详解》,感觉很不错,本书精华是统计学理论与R的结合,尤其是多元统计部分,因为本书其中一个作者朱建平是厦大统计系教授,曾编写过《...

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统计学家

机器学习算法Python实现--逻辑回归

传送门:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/tree/master/LogisticRegr...

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统计学家

[机器学习篇]机器学习知识总结篇

4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm Python基础:列表/元组/字典/...

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统计学家

100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归

  在分类问题中,比如判断邮件是否为垃圾邮件,判断肿瘤是否为阳性,目标变量是离散的,只有两种取值,通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X,画出散点图,结果如下...

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统计学家

极简Scikit-Learn入门

感觉可以扩展的东西很多,后台也有朋友发私信提了一些建议怎奈时间精力有限,多元线性回归的模型诊断再次延迟。大家有好的建议也欢迎留言,也期待大家能够投稿原创文章。今...

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统计学家

100天搞定机器学习|Day3多元线性回归

第二天100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析,我们学习了简单线性回归分析,这个模型非常简单,很容易理解。实现方式是sklearn中的LinearRegr...

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统计学家

100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析

第一天机器学习100天|Day1数据预处理,我们学习了数据预处理。知道了,数据预处理是机器学习中最基础和最麻烦,未来占用时间最长的一步操作。数据预处理一般有六个...

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