Python数据挖掘—回归—线性回归
简单线性回归 步骤： 1、读取数据 2、画出散点图，求x和y 的相关系数：plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估计参数模型，建立回归模型：lrModel=LinearRegression() 4、训练模型: lrModel.fit(x,y) 5、对回归模型 ...
原文：Python数据挖掘—回归—逻辑回归
概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归方程，因变量变成分类变量后就不存在这种关系了，需通过对数变换来进行处理 Sigmoid函数 步骤： 读取数据 处理字符型和大小无 ...
2018-10-04 17:53 0 1697 推荐指数：
相关推荐
数据挖掘-逻辑Logistic回归
逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型--->b 建立代价函数 ---> c 优化方法迭代求出最优的模型参数 --->d 验证求解模型的好坏。 1.逻辑回归模型： 逻辑回归（Logistic Regression）：既可以看做是回归算法，也可以看做 ...
数据挖掘从入门到放弃（一）：线性回归和逻辑回归
“ 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。” 一、理解线性回归模型 ...
数据挖掘——回归分析
非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 二、回归分析的步骤： 根据预测目 ...
Python数据挖掘—回归—神经网络
概念： 神经网络：全称为人工神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型 生物神经网络：神经细胞是构成神经系统的基本单元，称为生物神经元，简称 ...
Python数据挖掘—回归—一元非线性回归
1、使用scatter_matrix判断个特征的数据分布及其关系 散步矩阵(scatter_matrix) Pandas中散步矩阵的函数原理 参数如下： frame:(DataFrame)，DataFrame对象 alpha:(float,可选)，图像透明度，一般取 ...
“回归分析”——数据分析、数据挖掘
回归分析概念 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性 ...
数据挖掘——回归分析2——简单神经网络的python实现
神经网络(Artificial Neural Network)：全称为人工神经网络（ANN），是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学 ...