excel数据表使用了过多的计算函数，如SUM,AVG等，如果有跨表连接，也会报错。
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”，是因为与线性回归不同，它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设，即最能代表数据的函数是单调的，而不是线性的（是的，线性也是单调的，反之亦然）。
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
如果看不到此选项，则可能需要先安装Excel的分析工具包。这是通过选择 Office按钮> Excel选项> Excel 中的加载项或 从Excel 开始的Excel版本中的文件>帮助|选项>加载项 ，然后单击 窗口底部的“ 转到”按钮来完成的。接下来， 在出现的对话框中选择“ 分析工具库”选项，然后单击“ 确定” 按钮。然后，您将能够访问数据分析工具。
主题 数据建模 我还是一次性将一些理论的知识整理完呗，大家可以选择性地看看就好，后续会找一些实例来练练。 一、分类与预测 分类与预测是预测问题的2种主要实现类型。分类指的是预测分类情况（离散属性），而预测则是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 1. 常用预测与分类算法 1）回归分析 确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法，包括线性回归、非线性回归、logistic回归、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。 2）决策树 决策树采用自顶而下的递归方式，
导读：在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。 所以，针对你要解决的问题，最好是尝试多种不同的算法。并借一个测试集来评估不同算法之间的表现，最后选出一
精准测试从某个层面来讲，是赋予了测试用例真正的生命力，传统的测试用例仅仅是一些只能够依赖人去理解和分析的文本文件而已，在计算机和算法层面则没有存在意义和价值。下图是精准测试的整体架构图：
在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。 比方说，神经网络不见得比决策树好，同样反过来也不成立。 最后的结果是有很多因素在起作用的，比方说数据集的大小
导读：在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。
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。
深度学习火的一塌糊涂，我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思：Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
随着机器学习越来越流行，也出现了越来越多能很好地处理任务的算法。但是，你不可能预先知道哪个算法对你的问题是最优的。如果你有足够的时间，你可以尝试所有的算法来找出最优的算法。本文介绍了如何依靠已有的方法（模型选择和超参数调节）去指导你更好地去选择算法。本文作者为华盛顿大学 eScience Institute 和 Institute for Neuroengineering 的数据科学博士后 Michael Beyeler。
(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal；
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型
本文共3800字，建议阅读6分钟。 选什么算法？本文为你梳理TOP10机器学习算法特点。
前面十个系列，我们一起学习了机器学习的相关知识，详情可在“智能算法”微信公众号中回复“机器学习”进行查看学习及代码实战。从该期开始，我们将一起学习深度学习相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下： TensorFlow介绍与安装 TensorFlow之牛刀小试 线性回归TF实战 一. TensorFlow介绍与安装 深度学习火的一塌糊涂，我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思：Tensor的意思是张量，代表N维数
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。
决策树是当下使用的最流行的非线性框架之一。目前为止，我们学过的支持向量机和广义线性都是线性模型的例子，内核化则是通过映射特征ϕ得出非线性假设函数。决策树因其对噪声的鲁棒性和学习析取表达式的能力而闻名。实际上，决策树已被广泛运用于贷款申请人的信用风险测评中。
作为第一步，从一个不包含协变量的空模型开始 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
选自kdnuggets 作者：Reena Shaw、KDnuggets 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 机器学习模型 在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后，机器学习的研究广受关注。所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》，尽
本文介绍了机器学习领域中10种适合初学者的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、K-means、随机森林、支持向量机、神经网络、K-NN和PCA。这些算法涵盖了监督学习、非监督学习和集成学习等领域，适用于分类和回归问题。通过对比不同算法的优缺点，本文为初学者提供了选择合适算法的方法，并附上了详细的算法实现步骤和示例代码。
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择
搞了一年人脸识别，寻思着记录点什么，于是想写这么个系列，介绍人脸识别的四大块：Face detection, alignment, verification and identification(recognization)，本别代表从一张图中识别出人脸位置，把人脸上的特征点定位，人脸校验和人脸识别。（后两者的区别在于，人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人，人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁。 今天先介绍第一部分和第二部分。 主要说三篇顶会文章。 =====================
多重线性回归试图在两个或更多特征与结果之间建立线性模型以拟合数据。多重线性回归的步骤与简单线性回归非常相似，区别在于评测过程。你可以用它发现对预测结果影响最大的特征及各个不同变量之间的关联。
随机森林回归模型由多棵回归树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。 随机森林的随机性体现在两个方面： 1、样本的随机性，从训练集中随机抽取一定数量的样本，作为每颗回归树的根节点样本；
来源：软件定义世界 本文长度为2877字，建议阅读6分钟 本文为你分析如何选择机器学习的各种方法。 每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。 另外，Scikit-learn 也提供了一幅清晰的路线图给大家选择： 其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些基本算法以
路径分析,也称通径分析（有时也称结构方程模型，一般情况下如果包括测量模型和结构模型，则称为结构方程模型；如果只包括结构模型，则称为路径分析）。路径分析在于研究模型影响关系，用于对模型假设进行验证。比如下图的模型框架：希望研究工作条件，人际关系对于公司满意度的影响；同时还希望研究公司满意度和机会感知对于离职倾向的影响。路径有一共有4条（即4对影响关系），路径分析可以同时研究此4对影响关系。
每当提到AI、深度学习、机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。本文理清了机器学习的4种方法。
简单线性回归：影响Y的因素唯一，只有一个。 多元线性回归：影响Y的因数不唯一，有多个。
平衡不完全区组设计（BIBD）是一个很好的研究实验设计，具有从统计的角度看各种所需的特征。
基于传统的方法，先要进行区域建议的生成，然后对每个区域进行手工特征的设计和提取，然后送入分类器。在Alexnet出现后，CNN的性能比较好，不但可以学习手工特征还有分类器和回归器。CNN主要用来提取特征，SS提取出的最小外接矩形可能不精准，这样的话就需要Bounding Box回归对区域的位置进行校正。输入图片SS算法算法生成区域，然后到原图里面截取相应的区域，截出的区域做了稍微的膨胀，把框稍微放松一点，以保证所有物体的信息都能进来，然后做一下尺寸的归一化，把尺寸变成CNN网络可接受的尺寸，这样的话送到所有的CNN网络，这个CNN是Alexnet，然后对每个区域分别做识别得到了人的标签，和传统方法相比这里是用CNN提取特征。
介绍 预测分析是基于以前收集的数据来预测未来的结果。它包括两个阶段： 训练阶段：从训练数据中学习一个模型。 预测阶段：使用模型预测未知或未来的结果。 预测模型 我们可以选择许多模型，每个模型都基于一些与数据底层分布有关的不同假设。因此，我们对所要讨论中的两个一般问题感兴趣：1.分类 - 关于预测类别（一个离散的值，有限的，没有排序的），以及2.回归-关于预测一些数值的量（一个连续且有序的无限值）。 对于分类问题，我们使用“虹膜”数据集，并从其萼片和花瓣的“宽度”和“长度”测量中预测其“物种”。以下是
Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。
一些正确安装的并且全功能的PostgreSQL安装可能会在这些回归测试中的某些上“失败”，其原因是平台相关的因素，例如可变浮点表示和 message wording。这些测试目前采用diff命令来比较测试输出和在参考系统上产生的输出，这样测试的结果对小的系统差异也很敏感。当一个测试被报告为“失败”时，请总是检查实际结果和期望结果之间的差异，你可能会发现该差异其实并不明显。不管怎样，我们将努力维护在所有被支持平台上的准确的参考文件，以期待所有的测试都能通过。
GBDT的全称是Gradient boosting decision tree,它是通过拟合负梯度Gradient boosting和决策回归树decision tree组合而成，该算法由多颗决策树构成，多颗决策树的结果加起来作为最终结论。让损失函数沿着梯度方向的下降。这个就是GDBT 的 GB的核心。GBDT 每轮迭代的时候，都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。（如果损失函数使用的是平方误差损失函数，则这个损失函数的负梯度就可以用残差来代替，以下所说的残差拟合，便是使用了平方误差损失函数）。
本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。
SurvivalMeth是哈尔滨医科大学李霞教授团队开发的，于2020年8月11日发表在Briefings in Bioinformatics上的针对DNA甲基化预后分析的数据库。
DOE（Design of Experiments）是一种实验设计方法，用于探索和验证因素对结果的影响。在DOE中，通常会将实验分为多个组合，每个组合都会控制一个因素，并测量其对结果的影响。通过这种方式，可以更全面地了解因素对结果的影响，并确定最佳因素组合。
GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting 和Decision Tree分别是什么？
输入与输出所有可能取值的集合成为输入空间与输出空间。每个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示，所有特征向量存在的空间成为特征空间。
LR主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。
每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客
小编邀请您，先思考： 1 GBDT算法的原理是什么？ 2 GBDT算法如何做正则化处理？ 本文对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Re
AiTechYun 编辑：xiaoshan 任何类型的机器学习（ML）问题，都有许多不同的算法可供选择。在机器学习中，有一种叫做“无免费午餐（No Free Lunch）”的定理，意思是没有任何一种ML算法对所有问题都是最适合的。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。因此，除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法，否则我们往往不清楚是否正确选择了算法。 但是，我们需要了解每个ML算法的优点和缺点。尽管一种算法并不总是优于另一种算法，但是我们可以通过了解每种算法的一些特征来快速选择正确
HI~!最近过得好吗？零一可是忙死了，呵呵。今天继续跟大家分享。我的微信号是start_data。 上次跟大家说过数据分析的4个任务，今天讲第一个任务，预测。 预测这个任务在很多场景可以应用到。比如 预测某行业未来的市场走势 预测买家会不会响应我们的营销主张 预测股票走势/预测福利彩票开奖号码 预测我们自己的体重/身高 大家可以发现，无论是商业还是生活都可以应用到，作为一名【业务】数据分析师而言（以下简称数据分析师，但特指业务数据分析师），当然不会什么事情都去做分析，那么，是什么因素决定了我们
我要先声明，这篇文章介绍到的内容虽说不是不能用，但玩乐成分居多，大家看看就好，不要太认真。
弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。
逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。
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