吳裕雄 數據挖掘與分析案例實戰（7）——嶺回歸與LASSO回歸模型
Ridge,RidgeCV # 讀取糖尿病數據集diabetes = pd.read_excel(r'F:\ ...
原文：熱門數據挖掘模型應用入門（一）: LASSO回歸
熱門數據挖掘模型應用入門 一 : LASSO回歸 : 作者簡介： 侯澄鈞，畢業於俄亥俄州立大學運籌學博士項目， 目前在美國從事個人保險產品 Personal Line 相關的數據分析，統計建模，產品算法優化方面的工作。 目錄： 模型簡介 線性回歸 Logistic回歸 Elstic Net模型家族簡介 學習資料 .模型簡介 Kaggle網站 https: www.kaggle.com 成立於 年 ...
2017-07-06 14:15 0 7184 推薦指數：
相關推薦
數據挖掘從入門到放棄（一）：線性回歸和邏輯回歸
“ 數據挖掘算法基於線性代數、概率論、信息論推導，深入進去還是很有意思的，能夠理解數學家、統計學家、計算機學家的智慧，這個專欄從比較簡單的常用算法入手，后續研究基於TensorFlow的高級算法，最好能夠參與到人臉識別和NLP的實際項目中，做出來一定的效果。” 一、理解線性回歸模型 ...
數據挖掘模型
挖掘建模根據挖掘目標和數據形式可建立：分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢測等模型 1.分類與預測 分類與預測是預測問題的兩種主要類型，分類主要是：預測分類標號（離散屬性）；預測主要是：建立連續值函數模型，預測給定自變量對應的因變量的值。 1.1 實現過程 （1）分類 ...
數據挖掘——回歸分析
回歸分析（Regerssion Analysis） ——研究自變量與因變量之間關系形式的分析方法，它主要是通過建立因變量y 與影響他的自變量Xi 之間的回歸模型，來預測因變量y 的發展趨勢。 一、回歸分析的分類 線性回歸分析 簡單線性回歸分析 多重線性回歸分析 ...
數據挖掘入門
當前工作上需要上對數據進行處理分析，以輔助運營部門工作。在此記錄下一些過程，以總結提高。 准備 由於第一次接觸數據分析以供其他部分同事使用的工作，所以走了一些彎路。一開始的時候是閱讀一些大數據分析的書籍，這些書籍基本都是從工具角度去進行介紹，而沒有從總體的角度去解析這種事情。所以對初期工作 ...
Python數據挖掘—回歸—邏輯回歸
概念 針對因變量為分類變量而進行回歸分析的一種統計方法，屬於概率型非線性回歸 優點：算法易於實現和部署，執行效率和准確度高 缺點：離散型的自變量數據需要通過生成虛擬變量的方式來使用 在線性回歸中，因變量是連續性變量，那么線性回歸能根據因變量和自變量存在的線性關系來構造回歸 ...
Python數據挖掘—回歸—線性回歸
簡單線性回歸 步驟： 1、讀取數據 2、畫出散點圖，求x和y 的相關系數：plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估計參數模型，建立回歸模型：lrModel=LinearRegression() 4、訓練模型: lrModel.fit(x,y) 5、對回歸模型 ...
數據挖掘——模型融合
模型融合 介紹：模型融合通常可以在各種不同的機器學習任務中使結果獲得提升。顧名思義，模型融合就是綜合考慮不同模型的情況，並將它們的結果融合到一起。具體內容會從以下幾個方面來講： 1、Voting 2、Averaging 3、Ranking 4、Bagging 5、Boosting ...