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
机器学习已经成为人工智能中发展最快，应用最广、最重要的分支之一。但是这条学习之路似乎并不是那么容易，也不总是一帆风顺的。
从给定的房屋基本信息以及房屋销售信息等，建立一个回归模型预测房屋的销售价格。 数据下载请点击：下载，密码：mfqy。
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。
选自towardsdatascience 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 编辑：蛋酱 算法完美是重要的，但更重要的是成功部署，这篇文章能够帮助你了解有关代码内存占用的一切。 在进行机器学习任务时，你需要学会使用代码快速检查模型的内存占用量。原因很简单，硬件资源是有限的，单个机器学习模块不应该占用系统的所有内存，这一点在边缘计算场景中尤其重要。 比如，你写了一个很棒的机器学习程序，或者搭建了一个不错的神经网络模型，然后想在某些 Web 服务或 REST API 上部署模型。或者你是
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。
就像朴素贝叶斯（之前在朴素贝叶斯分类中讨论）是分类任务的一个很好的起点，线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。 这些模型受欢迎，因为它们可以快速拟合，并且非常可解释。 你可能熟悉线性回归模型的最简单形式（即使用直线拟合数据），但是可以扩展这些模型，来建模更复杂的数据行为。
在第1部分中，我们用线性回归来预测新的食品交易的利润，它基于城市的人口数量。对于第2部分，我们有了一个新任务——预测房子的售价。这次的不同之处在于我们有多个因变量。我们知道房子的大小，以及房子里卧室的数量。我们尝试扩展以前的代码来处理多元线性回归。 首先让我们看一下数据。 path= os.getcwd()+ '\data\ex1data2.txt' data2= pd.read_csv(path, header=None, names=['Size','Bedrooms','Price']) data
转载原文：https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/（全英）
使用单一指标对某事物进行评价并不合理，因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法，就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标，并通过它评价、比较该事物。由于性质不同，不同评价指标通常具有不同的量纲和数量级。当各指标相差很大时，如果直接使用原始指标值计算综合指标，就会突出数值较大的指标在分析中的作用、削弱数值较小的指标在分析中的作用。为消除各评价指标间量纲和数量级的差异、保证结果的可靠性，就需要对各指标的原始数据进行特征缩放。
在当今数字化的时代，机器学习已经成为了解决许多复杂问题的关键工具。从智能助手到自动驾驶汽车，机器学习的应用无处不在。然而，对于初学者来说，了解机器学习的世界可能有些令人望而却步。本文旨在为那些想要探索机器学习领域的新手提供一些入门须知。
导数在大学的时候还是学过的，虽然概念很简单，但是过了这么多年几乎也都忘了，连数学符号都不记得了，在复习之后才理解：就是表示数据变化的快慢，是变化率的概念，比如重力加速度，表示你自由落体之后每秒速度的增量。
今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识。并取一个样本数据集，进行探索性数据分析(EDA)并使用 statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 实现 简单线性回归(SLR)。
在这篇文章中，我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误，然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的，我们主要依赖scikit-learn。本文章主要关注Lasso的例子，但其基本理论与Ridge非常相似。
NumPy（Numerical Python的简称）是Python科学计算的基础包。
其实所谓的多变量的线性回归（Linear Regression with multiple variables ）本质上将与单变量的线性回归没啥差别。因此我们完全可以用上一节中的梯度下降算法来解决，只需要在每一次迭代的时候多考虑几个变量而已。所以这一节就稍微介绍一下了，不再用例子分析。不过毕竟多了一些变量，在对多变量跑梯度下降算法时，显然对参数的调节就更加重要了，因此我们首先得学会一些参数调节的技巧。这些技巧在实际的操作过程中尤为重要。
在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图，结果如下所示。这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线：hθ(X) = θ0+θ1X，若Y≥0.5则判断为1，否则为0。这样我们也可以构建出一个模型去进行分类，但是会存在很多的缺点，比如稳健性差、准确率低。而逻辑回归对于这样的问题会更加合适。
线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。
构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。
“ 数据挖掘算法基于线性代数、概率论、信息论推导，深入进去还是很有意思的，能够理解数学家、统计学家、计算机学家的智慧，这个专栏从比较简单的常用算法入手，后续研究基于TensorFlow的高级算法，最好能够参与到人脸识别和NLP的实际项目中，做出来一定的效果。”
python数据分析部分 1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型 利用linear_model.LinearRegression()函数 # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(data_X_train, data_y_train) 2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用
在这篇文章中，我们将讨论什么是特征缩放以及为什么我们在机器学习中需要特征缩放。我们还将讨论数据的标准化，以及使用scikit-learn实现同样的标准化。
它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。
来源：机器之心 本文长度为12243字，建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下： 在二分类中，准确率定义为： 激活函数（Activation function） 一种函数（例如 ReLU 或 Sigmoid），将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中，然后向下一层传递该函数的输出值（典型的非线性）。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法，重新
机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下：
当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper.
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类
在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。而常常使用到的数据预处理方法之一就是特征缩放。特征缩放是将不同特征的取值范围映射到相同的尺度上，以确保不同特征对模型的影响具有相同的权重。 在scikit-learn库的preprocessing模块中，有一个非常常用的函数StandardScaler，它可以实现特征缩放的功能。下面我们就来学习一下如何使用这个函数。
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。
大数据文摘作品 编译：Apricock、万如苑、小鱼 机器学习方向的面试可以说是非常恐怖了。你觉得自己什么都知道，但面试的时候却很容易陷入窘境。其实很多问题可以事先准备，本文搜集了一些机器学习方向面试时常见的题目，希望能在求职路上助你一臂之力。 过去的几个月中，我参加了一些公司数据科学、机器学习等方向初级岗位的面试。 我面试的这些岗位和数据科学、常规机器学习还有专业的自然语言处理、计算机视觉相关。我参加了亚马逊、三星、优步、华为等大公司的面试，除此之外还有一些初创公司的面试。这些初创公司有些处于启动阶段，也
内容概要 如何使用pandas读入数据 如何使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和使用方法 线性回归模型的评估测度 特征选择的方法 作为有监督学习，分类问题是预测类别结果，而回归问题是预测一个连续的结果。 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索、数据处理、数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and save th
选自machinelearningmastery 作者： Jason Brownlee 机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 本文介绍了 10 个常见机器学习案例，这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科，涉及矢量、矩阵和线性变换。 它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。 虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分，但二者的紧密关系往往无法解释，或只能用抽象概念（如向量空间或特定矩阵运算）解释。 阅读这篇文章后，你将会了解到： 如何在
数据馈送机器学习模型，越多越好，对吗？好吧，有时数字数据不太适合提取，因此，本文将介绍多种方法，可以将原始数字转换为更可口的东西。
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。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然，在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。
没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题吻合时，性能会更好。至此我们具体讨论修改学习算法的方法，只有通过增加或减少学习算法可选假设空间的函数来增加或减少模型的容量。所列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。到目前为止讨论的观点都是过渡简化的。
有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn，一个提供大量常见算法的高效版本的软件包。 Scikit-Learn 的特点是简洁，统一，流线型的 API，以及非常实用和完整的在线文档。这种一致性的好处是，一旦了解了 Scikit-Learn 中一种类型的模型的基本用法和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104439681
如果您的时间序列数据具有连续的尺度或分布，则在某些机器学习算法将获得更好的性能。
通常情况下，具有物理、数学、科学、工程、会计或计算机科学等学科背景的人，需要的时间相对更少。具体所需的时间取决于你的专业背景以及个人能够投入多少的精力和时间。
本文将比较各种降维技术在机器学习任务中对表格数据的有效性。我们将降维方法应用于数据集，并通过回归和分类分析评估其有效性。我们将降维方法应用于从与不同领域相关的 UCI 中获取的各种数据集。总共选择了 15 个数据集，其中 7 个将用于回归，8 个用于分类。
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。
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构，结合算法思想和Leetcode实战，总结介绍。
用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络（如长短期记忆递归神经网络）时进行缩放。
首先，我们需要预览这个项目。项目的目的是什么，以房价预测为例，数据为StatLib的加州房产数据，那么目的就是预测街区的房产价格中位数。
表格数据的特征工程本是一个模块化过程，目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点，因此在数据科学领域得到广泛应用。
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
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