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数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

具体分析步骤 1.描述性统计，初步查看每个变量的均数中值等数据. 2.选择多项式回归模型 2.1变量选取 通过回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。...下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...拟合效果图形展示 以 原始数据作为x轴，回归拟合值为轴作图，在xy面上的点用直线连接见图。 原始图和拟合值的关系散点图 由于大部分黑色的实际数据点被红色的预测点覆盖，因此，模型具有较好的预测效果。...原始图和拟合值的关系散点图 由于大部分黑色的实际数据点被红色的预测点覆盖，因此，模型具有较好的预测效果。...原始图和拟合值的关系散点图 由于大部分黑色的实际数据点被红色的预测点覆盖，因此，模型具有较好的预测效果。

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基因芯片数据挖掘分析表达差异基因

一般以图像处理软件对芯片划格后，每个杂交点周围区域各像素吸光度的平均值作为背景，但此法存在芯片不同区域背景扣减不均匀的缺点。...若未达到M，有两种方法处理，一是以0或者用基因表达谱中的平均值或中值代替，另一个是分析基因表达谱的模式，从中得到相邻数据点之间的关系，据此利用相邻数据点估算得到缺失值（类似于插值）。...对数转换能使上调、下调的基因连续分布在0的周围，更加符合正态分布，同时对数转换使荧光信号强度的标准差减少，利于进一步的数据分析。...非参数分析：由于微阵列数据存在“噪声”干扰而且不满足正态分布假设，用t检验有风险。非参数检验并不要求数据满足特殊分布的假设，所以可使用非参数方法对变量进行筛选。...如经验贝叶斯法、芯片显著性分析SAM法。 B. 芯片数据的差异分析的常用软件包括： 1.

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Python数据清洗--异常值识别与处理01

如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。...异常值的识别 通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）和建模法（如线性回归、聚类算法、K近邻算法），在本期内容中，将分享两种图形法，在下一期将分享基于模型识别异常值的方法。...图中的下四分位数指的是数据的25%分位点所对应的值（Q1）；中位数即为数据的50%分位点所对应的值（Q2）；上四分位数则为数据的75%分位点所对应的值（Q3）；上须的计算公式为Q3+1.5(Q3-Q1)...正态分布图法 根据正态分布的定义可知，数据点落在偏离均值正负1倍标准差（即sigma值）内的概率为68.2%；数据点落在偏离均值正负2倍标准差内的概率为95.4%；数据点落在偏离均值正负3倍标准差内的概率为...同理，如果数据点落在偏离均值正负3倍标准差之外的概率将会更小，可以认为这些数据点为极端异常点。为使读者直观地理解文中提到的概率值，可以查看标准正态分布的概率密度图，如下图所示： ?

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数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

具体分析步骤 1.描述性统计，初步查看每个变量的均数中值等数据. 2.选择多项式回归模型 2.1变量选取 通过回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。...下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...原始图和拟合值的关系散点图 由于大部分黑色的实际数据点被红色的预测点覆盖，因此，模型具有较好的预测效果。...原始图和拟合值的关系散点图 由于大部分黑色的实际数据点被红色的预测点覆盖，因此，模型具有较好的预测效果。...原始图和拟合值的关系散点图 由于大部分黑色的实际数据点被红色的预测点覆盖，因此，模型具有较好的预测效果。

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。 可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。...简单来说，如果一个分布中的数据值是相同的，那么它没有变异性。 上图中尽管数据服从正态分布，但每个样本都有不同的分布。样品 A 的变异性最大，而样品 C 的变异性最小。...第一个四分位数 (Q1) 包含前 25% 的值，而第四个四分位数 (Q4) 包含最后 25% 的值。 它衡量数据如何围绕均值分布。...它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。...可以从每个总体成员收集数据，因此标准差反映了分布（总体）中的精确变异量。 但当无法获得所有数据时，就可以对整体数据进行抽样（抽样方式这就不详细介绍）。

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。 可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。...简单来说，如果一个分布中的数据值是相同的，那么它没有变异性。 上图中尽管数据服从正态分布，但每个样本都有不同的分布。样品 A 的变异性最大，而样品 C 的变异性最小。...第一个四分位数 (Q1) 包含前 25% 的值，而第四个四分位数 (Q4) 包含最后 25% 的值。 它衡量数据如何围绕均值分布。基本公式为：IQR = Q3 - Q1。...它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。...可以从每个总体成员收集数据，因此标准差反映了分布（总体）中的精确变异量。 但当无法获得所有数据时，就可以对整体数据进行抽样（抽样方式这就不详细介绍）。

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干货 | 关于数据的异常检测，看这一篇就够了

呈现幂律分布特点的数据可通过log转换使观测点近似其分布在一条直线上，方便后续分析和预测，而分布中的那些所谓的“极端值”却不能像分析正态分布那样随意的剔除。...对图中7个数据点进行拟合，蓝色的回归曲线线受到右上方高杠杆值的影响，偏向了它，拟合并不理想。对高杠杆值的识别不足以用来检测回归中的异常，更有效的方式是计算每个数据点的Cook距离。...Cook距离表征了包含此观测点和剔除此观测点前后模型的拟合效果的差别，差别越大，此点对模型影响越大，可考虑删除，因为在一个稳健的模型中每个点对模型的影响都认为是均匀的。...离群因子表征了数据点与周围邻居点的密切程度，或者不合群的程度。因子值越大，其为异常点的可能性越大。上述一维序列的各点离群因子值如下左图，第5个点（50）对应的离群因子最高，可被判定是异常值。...d、时间序列分解法 如果业务数据既有趋势性又有周期性，可将时间序列模型运用于监控任务中，如Arima，STL，TBATS等时间序列模型。

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原创 ｜ 一文读懂Embeding技术

、减法和点积等。...这意味着嵌入可以适应特定任务和数据集，从而提高模型的性能；Embedding 技术通常是上下文感知的，它们可以捕获数据点与其周围数据点的关系。...但这个操作只是词嵌入的一部分，完整的词嵌入还应在词嵌入中添加其它额外的信息，即：embedding_post_processor。...Embedding层不光要考虑输入的单词序列，还需要考虑其它的额外信息和位置信息。Transformer构建出来的词嵌入向量中包含以下三种信息：即输入单词序列信息、其它的额外信息和位置信息。...上下文感知：嵌入向量通常是上下文感知的，可以考虑数据点与其周围数据点的关系，这对于自然语言处理等任务非常有用。 可训练：嵌入向量通常是可训练的，可以与模型一起训练，从而适应特定任务和数据集。

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机器学习回归模型相关重要知识点总结

正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。 二、什么是残差，它如何用于评估回归模型？ 残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...指标五：Adjusted R2 score 上式中R2为R2，n为观测数(行)，p为独立特征数。Adjusted R2解决了R2的问题。...当添加对模型很重要的特性时，比如添加面试分数来预测工资…… 以上就是回归问题的重要知识点和解决回归问题使用的各种重要指标的介绍及其优缺点，希望对你有所帮助。 编辑：黄继彦 校对：林亦霖

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回归问题的评价指标和重要知识点总结

正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。 2、什么是残差。它如何用于评估回归模型？ 残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...5、Adjusted R2 score: 上式中R2为R2，n为观测数(行)，p为独立特征数。Adjusted R2解决了R2的问题。...当添加对模型很重要的特性时，比如添加面试分数来预测工资…… 以上就是回归问题的重要知识点和解决回归问题使用的各种重要指标的介绍及其优缺点，希望对你有所帮助。

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【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。 正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...指标五：Adjusted R2 score 上式中R2为R2，n为观测数(行)，p为独立特征数。Adjusted R2解决了R2的问题。...当我们添加对我们的模型不那么重要的特性时，比如添加温度来预测工资… 当添加对模型很重要的特性时，比如添加面试分数来预测工资…… 以上就是回归问题的重要知识点和解决回归问题使用的各种重要指标的介绍及其优缺点

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【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。 正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...指标五：Adjusted R2 score 上式中R2为R2，n为观测数(行)，p为独立特征数。Adjusted R2解决了R2的问题。...当我们添加对我们的模型不那么重要的特性时，比如添加温度来预测工资… 当添加对模型很重要的特性时，比如添加面试分数来预测工资…… 以上就是回归问题的重要知识点和解决回归问题使用的各种重要指标的介绍及其优缺点

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检测和处理异常值的极简指南

异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要？...在正态分布中，数据应该在一个小范围的值内，高值和低值的异常值较少。...在正态分布中，预计我们的数据应该远离平均值 -3、+3 个标准差。...正如上面前提到的，99.7% 的数据在正态分布的 -3、+3 标准差范围内，因此我们可以将超出此范围的数据点视为异常值。...使用其他模型 我们可以使用基于树的方法，如随机森林、决策树，因为树型方法只考虑值得分割点，而不考虑两个值之间得距离，所以相比于线性模型受异常值影响较小。

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检测和处理异常值的极简指南

如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要？ 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要： 异常值会导致分布偏斜。...在正态分布中，数据应该在一个小范围的值内，高值和低值的异常值较少。...在正态分布中，预计我们的数据应该远离平均值 -3、+3 个标准差。...正如上面前提到的，99.7% 的数据在正态分布的 -3、+3 标准差范围内，因此我们可以将超出此范围的数据点视为异常值。...使用其他模型 我们可以使用基于树的方法，如随机森林、决策树，因为树型方法只考虑值得分割点，而不考虑两个值之间得距离，所以相比于线性模型受异常值影响较小。

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100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

在马尔可夫链中，任何状态的未来概率只取决于当前状态。 上图表示了一个马尔可夫链模型，其中每个步骤都有一个输出，只依赖于当前状态。 例如文字推荐。...P (B |) 中心极限定理：当我们从一个大总体中抽取随机样本，然后取这些样本的均值，它们形成一个正态分布。...2个阵列A[1,2,3，]和b[8,9,10]之间的欧氏距离可以通过分别取每个点的欧氏距离来计算。使用numpy. linalgy .norm()- 19、误差和剩余误差的区别是什么?...数据通常以不同的方式分布，有向左或向右的偏差，也可能全部混杂在一起。 然而，也有可能数据分布在中心值周围，没有任何向左或向右的偏差，并以钟形曲线的形式达到正态分布。...则Softmax(x)的第i个分量为- 输出是概率分布：每个元素都是非负分布，所有分量的总和为1。 数据分析 43、数据清理如何在分析中发挥重要作用?

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统计学小抄：常用术语和基本概念小结

对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。...II) 名义变量——这些变量没有排名，只是包含名称或一些类别，如颜色名称、主题等。 集中趋势量数的度量 集中趋势的度量给出了数据中心的概念，即数据的中心是什么。...它经常出现在异常值检测和处理的情况下。 4、平均绝对偏差 它通过描述与平均值的绝对偏差来描述数据的变化，也称为平均绝对偏差(MAD)。简单地说，它告诉集合中每个点与平均绝对距离。...5、差方 方差衡量的是数据点离均值的距离。要计算方差，需要找出每个数据点与平均值的差值，然后平方，求和，然后取平均值。可以直接用numpy计算方差。...正态分布 正态分布是钟形曲线形式的分布，机器学习中的大多数数据集遵循正态分布，如果不是正态分布，一般会尝试将其转换为正态分布，许多机器学习算法在此分布上会有很好的效果，因为在现实中， 世界情景也许多用例也遵循此分配

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统计学小抄：常用术语和基本概念小结

II) 名义变量——这些变量没有排名，只是包含名称或一些类别，如颜色名称、主题等。 集中趋势量数的度量 集中趋势的度量给出了数据中心的概念，即数据的中心是什么。...2、四分位数 四分位数是按数字列表分为四分之一的值。找到四分位数的步骤是。...它经常出现在异常值检测和处理的情况下。 4、平均绝对偏差   它通过描述与平均值的绝对偏差来描述数据的变化，也称为平均绝对偏差(MAD)。简单地说，它告诉集合中每个点与平均绝对距离。...5、方差 方差衡量的是数据点离均值的距离。要计算方差，需要找出每个数据点与平均值的差值，然后平方，求和，然后取平均值。可以直接用numpy计算方差。...正态分布 正态分布是钟形曲线形式的分布，机器学习中的大多数数据集遵循正态分布，如果不是正态分布，一般会尝试将其转换为正态分布，许多机器学习算法在此分布上会有很好的效果，因为在现实中， 世界情景也许多用例也遵循此分配

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数据异常值处理-下

异常值概念 最早的定义由 Hawkins 提出：“异常是在数据集中与众不同的数据，使人们怀疑这些数据并非随机产生的，而是产生于完全不同的机制；常见称呼由孤立点、离群点、噪音等。...异常值有时有用，如时序数据的监控、网络入侵监测、医学诊断分析、欺诈监测、故障诊断等； 但有时我们并不需要它，因为它会干扰正常分析结果。...在Excel中使用3σ原则 正态分布的参数μ和σ极易受到个别异常值的影响，从而影响判定的有效性 Z-score(同n倍标准差法则) 前提：服从正态分布（也称高斯分布），公式为 xi是一个数据点，μ是所有点...xi的平均值，δ是所有点xi的标准偏差 原理： 异常值是分布尾部的数据点，因此远离数据的平均值。...Spss结果图 箱型图/箱式图 原理： 异常值被定义为超出上下边缘的值，该图可显示最值、四分位数情况 摘自网络 优点：数据无任何限制性要求如正态分布等；识别依赖于上四分数和下四分位数，因此异常值极其偏差不会影响异常值识别的上下边缘

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