到目前为止,我们对变量之间关系的分析纯粹是描述性的。我们知道如何找到穿过散点图的最佳直线来绘制。在所有直线中它的估计的均方误差最小,从这个角度来看,这条线是最好的。
文/程sir(简书作者) 原文:http://www.jianshu.com/p/fcd220697182 一元线性回归可以说是数据分析中非常简单的一个知识点,有一点点统计、分析、建模经验的人都知道这个分析的含义,也会用各种工具来做这个分析。这里面想把这个分析背后的细节讲讲清楚,也就是后面的数学原理。 ---- 什么是一元线性回归 回归分析(Regression Analysis)是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。在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条
作者:Dishashree Gupta 翻译:闵黎 卢苗苗 校对:丁楠雅 本文长度为6500字,建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题,有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面,描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面,推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论,但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法,客户可以按照自己认为合适的方式定义模型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论,但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法,客户可以按照自己认为合适的方式定义模型。
回归分析在统计学中非常重要,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码,一个是不调用sklearn库版本,另一个是调用sklearn库版本的
通过线性模型和广义线性模型(GLM),预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
数据科学的一个重要方面,是发现数据可以告诉我们什么未来的事情。气候和污染的数据说了几十年内温度的什么事情?根据一个人的互联网个人信息,哪些网站可能会让他感兴趣?病人的病史如何用来判断他或她对治疗的反应?
在本文中,我们将在贝叶斯框架中引入回归建模,并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~最近看到国外一位大神对机器学习知识点绘制的彩图,通过图解的形式来解释一个知识点,比如过拟合、auc、boosting算法等,非常的形象👍,比如:支持向量机图片L2正则化过程图片原地址:https://machinelearningflashcards.com/,作者:Chris Albon全图先看一个比较全面的图形:这里面有Dropout、TF-IDF、SVC等图片A系列今天分享A系列的内容。AIC-赤池信息量准则
lmplot是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。通过lmplot我们可以直观地总览数据的内在关系。显示每个数据集的线性回归结果,xy变量,利用'hue'、'col'、'row'参数来控制绘图变量。可以把它看作分类绘图依据。
若 λ 较大时,意味着模型复杂度较低,这时候容易发生欠拟合,对应偏差增大,方差减小。做个简单总结:
可使用蒙特卡洛法进行模拟,所谓“蒙特卡罗法”(Monte Carlo Methods,MC),是通过计算机模拟,从总体抽取大量随机样本的计算方法。
在做精度对比的时候,密度散点图作用很大,特别的数据量大、精度高、相关系数高等情况出现的时候,很容易产生密集散点在聚集的热点,这个热点内的点数无法通过肉眼直观的了解,需要一个辅助的指标来了解聚集程度,通常用colocbar的图例来标识密集程度。在python的matplotlib.pyplot中,密度散点图的绘制要依靠栅格点(hist2d)而不是(scatter),当然,在清楚绘制密度的时候你也可以使用(scatter)绘制,能得到更好的显示效果。
dependent = explained variable 已解释的 independent = explanatory variable 说明变量
先来进行一个简单的介绍,回归算法的重要性体现在其能够建立特征与目标之间的关系模型,实现预测、关系分析和特征重要性评估等多方面的应用。通过回归分析,我们能够理解变量之间的趋势、检测异常值、为决策提供支持,并在时间序列中进行趋势分析,为数据科学和实际问题提供有力的工具。
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
上面只是针对平均支出数据取对数,下面对收入数据也取对数,使得二者增加的百分比值大致一样。
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。
KNN 分类算法是一个比较成熟也是最简单的机器学习(Machine Learning)算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中与K个实例最为相似(即特征空间中最邻近),那么这 K 个实例中大多数属于哪个类别,则该样本也属于这个类别。其中,计算样本与其他实例的相似性一般采用距离衡量法。离得越近越相似,离得越远越不相似。因此,决策边界可能不是线性的。
这章介绍的针对回归类型的散点数据的可视化可能是未来机器学习最直接的助理,这章给我的感悟很多。
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将介绍回归分析概念、7种重要的回归模型、10 个重要的回归问题和5个评价指标。
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)。
本节描述了应用机器学习技术时的一些常见缺陷。这个部分的想法是让你意识到这些陷阱,并帮助你不要走进这些坑。
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下面这四组数据是由统计学家Francis Anscombe在1973年精心构建的。大家直观地看这四组数据,能否看出什么规律呢?
Matlab 是一种强大的数学软件,广泛应用于工程、科学和金融等领域。它提供了各种工具箱和函数,可以用于数据分析、图像处理、机器学习等方面。在本文中,我将介绍 Matlab 软件的一些常用功能使用技巧,并结合实际案例进行举例讲解,帮助读者更好地掌握 Matlab 的使用技巧。
本文讨论了线性回归的基础知识及其在Python编程语言中的实现。线性回归是一种统计方法,用于建模具有给定自变量集的因变量之间的关系。注意:在本文中,为简单起见,我们将因变量作为响应和自变量引用作为特征。为了提供线性回归的基本理解,我们从最基本的线性回归版本开始,即简单线性回归。
如果尚未安装所有下面提到的软件包,则可以通过命令安装它们 install.packages("NAMEOFPACKAGE")。
在数学上,可以通过选择结点并使用(通常是三次)回归来估计结之间的点,并使用演算来确保每条单独的回归线连接在一起时曲线都平滑,从而重现该过程。平滑的程度由参数控制,通常在0和1之间的范围内。
在一些问题中,常常希望根据已有数据,确定目标变量(输出,即因变量)与其它变量(输入,即自变量)的关系。当观测到新的输入时,预测它可能的输出值。这种方法叫回归分析(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)。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数,通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于,通过使用它们,你可以分别对相关结构和边缘(即每个随机变量的分布)进行建模。
前言 本文从分类和回归两个方面介绍了基本的监督学习方法,并用Scikit-Learn做了实例演示。 为何使用人工智能和机器学习? 地球的未来在于人工智能和机器学习。如果对这些技术一无所知,人们很快会发
机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试,红色石头将之前连载的一些笔试题进行整理,并额外增加了一些典型题目,汇总成 100 道选择题,每道题都有答案和详细的解析!建议收藏!
Matplotlib虽然提供了丰富而强大的接口用于数据的可视化,但在展现多类数据关系时,需要较多数据处理过程,语句就变得繁琐,因此seaborn针对这类需求,基于matplotlib提供了更高层的接口,擅长统计数据的可视化。seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。其代码框架如下:
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数,通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于,通过使用它们,你可以分别对相关结构和边缘(即每个随机变量的分布)进行建模。
对于机器学习/数据科学的研究者而言,回归分析是最基础的功课之一,可以称得上是大多数机器学习/数据科学研究的起点。
选自TowardsDataScience 作者:Vihar Kurama 机器之心编译 参与:陈韵竹、路雪 本文从分类和回归两个方面介绍了基本的监督学习方法,并用Scikit-Learn做了实例演示。
课程地址:https://www.kaggle.com/learn/data-visualization-from-non-coder-to-coder
人工智能一直助力着科技发展,新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今,机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统,机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 本文接上篇《机器学习测试题(上)》,有对机器学习有兴趣的小伙伴可自行测试。 21.在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型,下面哪种方法能更高效地训练模型? A.从数据集中随机抽取样本来建立模型 B.使用在线学习算法 C.使用主成分分
作者 | Allerin 编译 | 聂震坤 机器学习在过去几年取得了惊人的进步。机器学习算法旨在将人工智能与真实的人类智能无缝融合,提供最高水准的准确性和理解。 近年来,机器学习系统已经发展到模仿人类
1. ASCII 返回与指定的字符对应的十进制数; SQL> select ascii(A) A,ascii(a) a,ascii(0) zero,ascii( ) space from dual; A A ZERO SPACE --------- --------- --------- --------- 65 97 48 32 2. CHR 给出整数,返回对应的字符; SQL> select chr(54740) zhao,chr(65) chr65 from dual; ZH C -- - 赵 A 3. CONCAT 连接两个字符串; SQL> select concat(010-,88888888)||转23 高乾竞电话from dual; 高乾竞电话 ---------------- 010-88888888转23 4. INITCAP 返回字符串并将字符串的第一个字母变为大写; SQL> select initcap(smith) upp from dual; UPP ----- Smith 5.INSTR(C1,C2,I,J) 在一个字符串中搜索指定的字符,返回发现指定的字符的位置; C1 被搜索的字符串 C2 希望搜索的字符串 I 搜索的开始位置,默认为1 J 出现的位置,默认为1 SQL> select instr(oracle traning,ra,1,2) instring from dual; INSTRING --------- 9 6.LENGTH 返回字符串的长度; SQL> select name,length(name),addr,length(addr),sal,length(to_char(sal))from gao.nchar_tst; NAME LENGTH(NAME) ADDR LENGTH(ADDR) SAL LENGTH(TO_CHAR(SAL)) ------ ------------ ---------------- ------------ ----------------------------- 高乾竞 3 北京市海锭区 69999.99 7 7.LOWER 返回字符串,并将所有的字符小写 SQL> select lower(AaBbCcDd)AaBbCcDd from dual; AABBCCDD -------- aabbccdd 8.UPPER 返回字符串,并将所有的字符大写 SQL> select upper(AaBbCcDd) upper from dual; UPPER -------- AABBCCDD 9.RPAD和LPAD(粘贴字符) RPAD 在列的右边粘贴字符 LPAD 在列的左边粘贴字符 SQL> select lpad(rpad(gao,10,*),17,*)from dual; LPAD(RPAD(GAO,1 ----------------- *******gao******* 不够字符则用*来填满 10.LTRIM和RTRIM LTRIM 删除左边出现的字符串 RTRIM 删除右边出现的字符串 SQL> select ltrim(rtrim( gao qian jing , ), ) from dual; LTRIM(RTRIM( ------------- gao qian jing 11.SUBSTR(string,start,count) 取子字符串,从start开始,取count个 SQL> select substr(13088888888,3,8) from dual; SUBSTR( -------- 08888888 12.REPLACE(string,s1,s2) string 希望被替换的字符或变量 s1 被替换的字符串 s2 要替换的字符串 SQL> select replace(he love you,he,i) from dual; REPLACE(H ---------- i love you 13.SOUNDEX[g1] 返回一个与给定的字符串读音相同的字符串 SQL> create table table1(xm varchar(8)); SQL> insert into table1 values(weather); SQL> insert into table1 values(wether); SQL> insert into table1 values(gao); SQL> select xm from table1 where soundex(xm)=soundex(weather); XM -------
逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字,但它却是一个经典的二分类算法,它适合处理一些二分类任务,例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等。
人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步,而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移,我们将看到机器学习无处不在,从移动个人助理到电子商务网站的推荐系统。即使作为一个外行,你也不能忽视机器学习对你生活的影响。 引言 本次测试是面向对机器学习有一定了解的人。参加测试之后,参与者会对自己的机器学习方面知识有更深刻的认知。 目前,总共有 1793 个参与者参与到了测试中。一个专门为机器学习做的测试是很有挑战性的,我相信你们都已经跃跃欲试,所以,请继续读下去。 那些错过测试的人,
在机器学习领域有两种主要的学习方式,即监督学习和无监督学习。当您想在您的应用程序中使用机器学习时,需要简要说明下,因为选择正确的机器学习方法和算法是一个重要但有时也是一个繁琐的过程。
【导读】本文是一篇专门介绍线性回归的技术文章,讨论了机器学习中线性回归的技术细节。线性回归核心思想是获得最能够拟合数据的直线。文中将线性回归的两种类型:一元线性回归和多元线性回归,本文主要介绍了一元线
编译:watermelon、西西 作者:Thomas Wiecki 1 前言 在评估交易算法时,我们通常可以使用样本外的数据,以及真实交易数据去进行评测。评测策略最大的问题是,它有可能是过度拟合的,在过去的数据上表现很好,但在样本外或者未来的真实行情数据中表现一般。今天,公众号编辑部编译了这篇来自Q-blog的文章,也加进了我们自己的一些见解和对文章专业知识的解释,来告诉大家使用贝叶斯估计预测未来可能的回报。 2 预测模型可以得知什么 建模计算总会带来一些风险,如估计不确定性,模型错误指定等错误。 根
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