1.统计学基本概念 统计学:收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。 注意:分类变量如“行业”,其变量值可以为“
机器学习(Machine learning)是关于计算机系统执行特定任务的算法和统计模型的科学研究,它不使用明确的指令,而是依靠模式和推理来完成任务。(Wikipedia)
广义线性回归是一类常用的统计模型,在各个领域都有着广泛的应用。今天我会以逻辑回归和泊松回归为例,讲解如何在R语言中建立广义线性模型。
信用评分是衡量人们信用的数字表示。银行业通常用它作为支持信贷申请决策的方法。本文讲述如何用Python(Pandas、Sklearn)开发标准评分卡模型,它已成为一种最受欢迎且最简单的衡量客户信用的形式。
风险预测模型是根据个体的一系列特征来估计个体发生某种疾病或结局概率的统计模型,常用于临床实践中对疾病严重程度进行分层,并揭示疾病或疾病预后的风险特征。
编者按:统计模型有时也被称作统计分析或者统计建模,是基于传统统计学的一种数据分析方法。机器学习是数据挖掘的一种方法,包含利用分布式计算能力进行数据处理和数据挖掘的一系列算法和工具集。本文中的统计模型和机器学习的区别也可以理解为传统的数据分析(数学家阵营)和数据挖掘(计算机科学家阵营)之间的区别。 在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有
束开亮,携程大市场部BI团队,负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士,金融数学方向,法国统计学工程师,主修风险管理与金融工程。
在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不
本文摘自:Datartisan 在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似
在实际的数据分析中,缺失数据是常常遇到的。缺失值(missing values)通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上,并与panda数据结构紧密集成
概率图模型(probabilistic graphical model, PGM)指用图表示变量相关(依赖)关系的概率模型,主要分为两类:
1.1、什么是变量变换? 在数据建模中,变换是指通过函数替换变量。 例如,通过平方/立方根或对数x替换变量x是一个变换。 换句话说,变换是一个改变变量与其他变量的分布或关系的过程。 1.2、什么时候需要变量变换? 当我们想要改变一个变量的比例(change the scale)或标准化(standardize)变量的值以便更好地理解。 如果数据具有不同的尺度,则此变换是必须的,但此变换不会更改变量分布的形状。对应处理方法:机器学习之特征工程-数据预处理(无量纲化)。 当我们将复杂的非线性关系转化为线性关系时
在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。
我是一个在教育留学行业8年的老兵,受疫情的影响留学行业受挫严重,让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业,但对数据分析一直有浓厚的兴趣,日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解,自2016年起,在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业,受到留学生的火爆欢迎,可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大,所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我,这是一个重要的转折点,所以我要反复对比课程内容选择最好的,在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后,她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况,但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外,我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程,但对比完之后,基于以下几点,我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营:
(3)自动进行离群值和缺失值等处理,并输出一系列图表来展示回归模型的效果及相关信息;
两者之间并不一样。如果机器学习仅仅是统计学基础上的锦上添花,那么其结构只能像沙堡一样脆弱。
与人们的普遍认识相反,机器学习实际上已经有数十年的历史了。受模型计算需求和早期算力限制的影响,这一领域之前并未兴起。然而,得力于近年来信息爆炸所带来的海量数据优势,机器学习正方兴未艾。
所以,我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子,如下所示,以供参考:
Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装,用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。Seaborn 基于 Matplotlib,Matplotlib 中大多数绘图函数的参数都可在 Seaborn 绘图函数中使用,对 Python 的其他库(比如 Numpy/Pandas/Scipy)有很好的支持。
自学SPSS,有哪些教学视频或书籍推荐? 因为项目的需要,想自学spss软件,请问有哪些比较好的教学视频或自学书籍可以借鉴? SPSS主要有两个产品:统计分析的Statistics,以及数据挖掘的M
临床模型研究,说到底是做一个模型,那么模型应该如何纳入自变量,纳入哪些自变量,这都是至关重要的问题。线性回归,逻辑回归和Cox比例风险回归模型是被广泛使用的多元回归分析方法。我们在前面的几篇文章中解释过他们的统计学意义、应用及结果释义。但是我们很少讨论自变量筛选的方法,这些方法在数据分析和撰写论文时应用较为混乱,却十分重要。本集整理并总结了前沿的自变量筛选方法,我们来一观究竟。
“More data beats clever algorithms, but better data beats more data.”——名人名言哈哈哈哈,更多的数据打败聪明的算法,更好的数据打败更多的数据。
统计推断和统计建模,建立解释变量与被解释变量之间可解释的、稳定的、最好是具有因果关系的表达式。
在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型:Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型,有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL,得出误差率和变量数目的图。
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。
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试:“两个价值有多么不同,或者只是它们不同?”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面,公司的产业(石油,旅游,技术等)应该无法被比较的,也就是类别特征。
决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3,C4.5,随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性;相反,C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。CART在特征选取的时候引入了基尼指数,此指数主要是数据纯度的度量方法。所谓数据纯度,就其表面意思便是指的通过特征选择获取的分类结果的纯度情况。当然还有其它的纯度评价函数,那就是信息增益,这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小,从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个,包括rpat,party等。我们今天主要介绍party的使用。首先看下包的安装:
分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法。 聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法——k-means 算法,并利用 k-means 算法分析 NBA 近四年球队实力。因为本人比较喜欢观看 NBA 比赛,所以
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:
数据的输入质量决定了输出的最后结果,数据的探索、预处理、特征选择、降维等特征工程占了项目的70%的时间。那么如果我们确定了商业目的,该如何一步一步渐进式进行特征工程呢?各位看官不急,请小的慢慢给你道来。 在建立模型前,我们大致需要顺序经过以下几步: 1、变量识别 2、单变量分析 3、双变量分析 4、缺失值处理 5、异常值处理 6、变量变化 7、变量创建 其中第4-7步在模型优化中会重复进行。 1、变量识别 首先,识别Predictor(即feature、输入)和Target(输出)变量。 接下来,确定变量的
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。
导读:数据工作者经常会遇到各种状况,比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗,本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
尽管机器学习在现阶段取得了很大成功,但是相比于动物所能完成的工作,机器学习在动物擅长的关键技术上表现不尽人意,比如问题迁移能力、泛化能力以及思考能力,因为机器学习通常会忽略大量常用的信息。
我国有大量的资金都流入了房地产行业,同时与其他行业有着千丝万缕的联系,可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用(点击文末“阅读原文”获取爬虫代码)。
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。
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。
机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度。
虽然很多人经常接触统计,甚至读本科/硕士/博士时都学习过,但是当他们亲自处理数据时往往极易陷入懵逼状态,不知用哪种方法比较合适,不知如何选择更佳解决方案。这便使得不少人认为统计很难。 事实真是如此吗?实际上,在日常学习工作中统计可以说是数据分析的基石,而统计学则是数据挖掘和大数据的基础学科。 因此作为一门研究数据收集、整理与分析的学科,统计学无疑能够帮助我们实现数据运用的终极目标(终极目标:洞悉本质、确定规律、预测未来),而在掌握统计思想的前提下,选择恰当的统计分析方法将让我们更为科学地理解和掌握数据的本
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上,并与pandas数据结构紧密集成。
Title: Development and validation of prognostic nomogram for young patients with gastriccancer
编者按:Python学习和实践数据科学,Python和Python库能够方便地完成数据获取,数据探索,数据处理,数据建模和模型应用与部署的工作,对于数据科学工作中各个环节都有合适的解决方案。对于新手,建议按着本教程学习与实践。 我在SAS工作了5年多之后,决定走出舒适区。作为一名数据科学家,我在寻找其他好用的工具,幸运的是,没过多久,我发现了Python。 一直以来,我喜欢敲代码。事实证明,有了Python,敲代码变得更为容易。 我花了一周时间来学习Python的基础知识,从那时起,我不仅深入钻研Pytho
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