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写在前面 我们构建了非常强大的私募基金数据库,并基于这个数据库,衍生出了FOF Easy数据可视化终端和FOF Power组合基金管理系统,涉及到非常多复杂的模型及算法。在背后支撑着的,是我们可爱又有实力的研发同志们,他们大多有着非常深厚的金融统计背景。因此,私募云通将在接下来一段时间内,推出《用Python玩转统计模型》系列,用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。 赶快转发,让更多小伙伴知道这个消息吧! 什么是OLS回归? 回归分析是实现从数据到价值的不二法门。 它主要包括线性回归、0-1回归、定序
从许多方面来看,回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。通常,回归分析可以用来挑选与响应变量相关的预测变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过预测变量来预测响应变量。
你有没有过这样的经历?使用一款减肥app,通过它的图表来监控自己的体重变化,并预测何时能达到理想体重。这款app预测我需要八年时间才能恢复到大学时的体重,这种不切实际的预测是因为应用使用了简单的线性模型来进行体重预测。这个模型将我所有过去的体重数据进行平均处理,然后绘制一条直线预测未来的体重变化。然而,体重减轻通常不会呈线性发展,使用更复杂的数学模型,如泊松回归,可能会更加贴近真实情况。
大数据文摘作品 作者:TirthajyotiSarkar 编译:丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归,大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的。 今天,让我们来谈谈线性回归。没错,作为数据科学界元老级的模型,线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说,你真的就能熟练应用线性回归了么?未必! 在这篇文章中,文摘菌将介绍8种用Pyth
如果你使用 Python 处理数据,你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块,它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 如果你使用 Python 处理数据,你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块,它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 什么是 Statsmodel 库? Statsmodels
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python数据统计分析「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
在机器学习中的线性回归,一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块,用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂,但它的使用是有条件的,就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用,否则生成的结果很可能是错误的。
大家好,在之前的文章中我们已经讲解了很多Python数据处理的方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等,也介绍了一些数据可视化的方法如Matplotlib、pyecharts等,那么在掌握了这些基础技能之后,要进行更深入的分析就需要掌握一些常用的建模方法,本文将讲解如何利用Python进行统计分析。和之前的文章类似,本文只讲如何用代码实现,不做理论推导与过多的结果解释(事实上常用的模型可以很轻松的查到完美的推导与解析)。因此读者需要掌握一些基本的统计模型比如回归模型、时间序列等。
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《应用多元统计分析》一书,可能有同学用过这本教材。《R数据分析》的理论部分建议研究透彻,公式部分最好都演算一遍。因为已经看过《R inaction》,所以笔记就只做我比较感兴趣的部分,也是我认为比较重要的部分。
本文中,作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法,不过没有讨论其性能的好坏,而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型(快速且准确地)拟合大型数据集的重要性。如本文所示,在线
GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
选自Medium 作者:Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与:晏奇、刘晓坤 本文中,作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法,不过没有讨论其性能的好坏,而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预
之前看sklearn线性模型没有R方,F检验,回归系数T检验等指标,于是看到了statsmodels这个库,看着该库输出的结果真是够怀念的。。
像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义,分类算法用于离散型分布预测,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法;回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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这篇文章我们接着前一篇文章,使用Weather Underground网站获取到的数据,来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气。上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据,建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型,我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库:Scikit-Learn和StatsModels 。第三篇文章我们将使用google TensorFlow来建立神经网络模型,并把预测的结果和线性回归模型的结果做比较。这篇文章中会有很多数学概念和名词,如果你理解起来比较费劲,建议你先google相关数据概念,有个基础的了解。
「多元线性回归模型」非常常见,是大多数人入门机器学习的第一个案例,尽管如此,里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型,所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」,争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分:
之前说过,机器学习的两大任务是回归和分类,上章的线性回归模型适合进行回归分析,例如预测房价,但是当输出的结果为离散值时,线性回归模型就不适用了。我们的任务是:将回归分析中的实数值转化为离散值或者对于离散值的概率。
回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
「学习内容总结自 udacity 的深度学习课程,截图来自 udacity 的课件」
回归,最初是遗传学中的一个名词,是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的。他在研究人类的身高时,发现高个子回归于人口的平均身高,而矮个子则从另一个方向回归于人口的平均身高。
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线性回归是最流行和讨论最多的模型之一,它无疑是深入机器学习(ML)的入门之路。这种简单、直接的建模方法值得学习,这是进入ML的第一步。
选自TowardsDataScience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Geek AI、刘晓坤 本文对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法,并对后者进行了详细的介绍,分析了贝叶斯线性回归的优点和直观特征。 我认为贝叶斯学派和频率学派之间的纷争是「可远观而不可亵玩」的学术争论之一。与其热衷于站队,我认为同时学习这两种统计推断方法并且将它们应用到恰当的场景之下会更加富有成效。出于这种考虑,最近我努力学习和应用贝叶斯推断方法,补充学校课程所学的频率统计方法。 贝叶斯线性模型是我最
如果你从事数据科学研究有一段时间了,那么pandas, scikit-learn seaborn和matplotlib这些库你都应该非常的熟悉。
记录一下使用Python进行的单变量回归分析的操作流程。另外推荐一个sklearn机器学习的哔哩哔哩视频(文末阅读原文,进行观看)。
像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行。
转自中国统计网 ◆ ◆ ◆ 分析数据前,一定要尽可能多的进行数据可视化!可视化!可视化!做exploratory data analysis 我上过的几乎所有的应用性的统计课程上的老师都会强调这一点。这个习惯对于数据科学家、统计学家来说估计是最最实用的。 在实际的数据分析过程中,数据可视化可以揭示很多insights:从选择什么样的模型,选择哪些feature建模,到如何分析结果,解释结果等等。 给一个很著名的例子, Anscombe's quartet (安斯库姆四重奏):这个例子包含四组数据。每组
本文字数为10000字,阅读全文约需25分钟 本文为回归分析学习笔记。 前言 1.“回归”一词的由来 我们不必在“回归”一词上费太多脑筋。英国著名统计学家弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton,1822—1911)是最先应用统计方法研究两个变量之间关系问题的人。“回归”一词就是由他引入的。他对父母身高与儿女身高之间的关系很感兴趣,并致力于此方面的研究。高尔顿发现,虽然有一个趋势:父母高,儿女也高;父母矮,儿女也矮,但从平均意义上说,给定父母的身高,儿女的身高却趋同于或者说回归于总人口的平均身
回归之所以能预测是因为他通过历史数据,摸透了“套路”,然后通过这个套路来预测未来的结果。
dependent = explained variable 已解释的 independent = explanatory variable 说明变量
前面讲到了假设检验,可以检验某个简单的结论,判断两个总体是否显著不同,今天,讲统计学中非常经典的一个知识,这就是回归,回归的分类很多,今天主要讲其中的OLS回归,OLS回归包括三大部分,分别是简单线性回归,多项式回归,多元线性回归.回归在数据分析中应用的非常广泛,可以做分类,也可以做预测,当然,更注重预测.接下来,我们讲讲回归的原理及流程。 一.简单线性回归 1.要解决的问题 简单线性回归是要找出一个变量与另一个变量的函数关系,这比相关分析更高一级,相关分析只能找出两个变量是否有线性关系,
从许多方面来看,回归分析是统计学的核心。它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称为自变量或解释变量)来预测响应变量(也成因变量、效标变量或结果变量)。
表示两者之间的交互。使用 scikit-learn 的PolynomialFeatures,来为所有特征组合创建交互术项会很有用。 然后,我们可以使用模型选择策略,来识别产生最佳模型的特征和交互项的组合。
本文试图成为理解和执行线性回归所需的参考。虽然算法很简单,但只有少数人真正理解了基本原理。
本文我们讨论了期望寿命的计算。人口统计模型的起点是死亡率表。但是,这种假设有偏差,因为它假设生活条件不会得到改善。为了正确处理问题,我们使用了更完整的数据,其中死亡人数根据x岁而定,还包括日期t。
注:本文是回归分析专题的第三部分,此专题是对即将于2021年5月出版的《机器学习数学基础》的补充和提升资料。
需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域,因此必须检查模型的拟合优度。
如果某个问题的解可以分为几个离散的值,则称这种问题为分类问题。如果只有0或1两种解,则称为一个二元分类问题,其中0称为负类,1称为正类,由于二元分类问题比较简单,下面都以二元分类问题为例,最后会介绍多元分类问题。分类问题如果采取线性回归的方式去拟合,会得到很差的结果。如下图,假设我们按照
PyMC3(现在简称为PyMC)是一个贝叶斯建模包,它使数据科学家能够轻松地进行贝叶斯推断。
线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。
r的取值范围是[-1,1],r=1表示完全正相关!r=-1表示完全负相关!r=0表示完全不相关。
数据库:一个存储数据的工具。因为Python是内存计算,难以处理几十G的数据,所以有时数据清洗需在数据库中进行。
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