变量之间存在着相关关系，比如，人的身高和体重之间存在着关系，一般来说，人高一些，体重要重一些，身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系。回归分析是研究相关关系的一种数学工具，它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值。 OLS（最小二乘法）主要用于线性回归的参数估计，它的思路很简单 ...

基于R进行相关性分析 一、相关性矩阵计算： [1] 加载数据： 　　>data = read.csv("231-6057_2016-04-05-ZX_WD_2.csv",header=FA ...

在发出《.NET Core玩转机器学习》和《使用ML.NET预测纽约出租车费》两文后，相信读者朋友们即使在不明就里的情况下，也能按照内容顺利跑完代码运行出结果，对使用.NET Core和ML.NET， ...

Ask: 什么是预测区间，置信区间和预测区间二者的异同是什么？ Answer： 置信区间估计(confidence interval estimate)：利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的平均值的估计区间。预测区间估计(prediction ...

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前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码，Python代码实现。 (说明：从本文开始，将接触到最优化算法相关的学习。旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数，以用于分类。) 算法原理　　 首先要提到的概念 ...

python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课（博主亲自录制视频）：http://dwz.date/b9vv 在一个回归方程中，假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关，那么回归分析的结果将有可能无法分清每一个变量与因变量之间的真实关系。例如我们要知道吸毒对SAT考试分数的影响 ...

最近用caffe做了一下regression问题，先用data layer中的data,float_data试了一下，data用来存放图片，float_data存放regression的values， ...

有了上一篇《.NET Core玩转机器学习》打基础，这一次我们以纽约出租车费的预测做为新的场景案例，来体验一下回归模型。 场景概述 我们的目标是预测纽约的出租车费，乍一看似乎仅仅取决于行程的距离和时长，然而纽约的出租车供应商对其他因素，如额外的乘客数、信用卡而不是现金支付等，会综合考虑 ...

Kaggle(一) 房价预测 （随机森林、岭回归、集成学习） 代码有不明白的 欢迎来微信公众号“他她自由行”找我，回复任何话都可以 我都会回你哒~  项目介绍：通过79个解释变量描述爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面，然后通过这些变量训练模型， 来预测房价。   kaggle项目链接：https ...