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 ...
原文：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 首先講回歸模型，回歸模型研究的是因變量 目標 和自變量 預測器 之間的關系，因變量可以是連續也可以離散，如果是離散的就是 ...
2020-09-24 15:10 0 734 推薦指數：
相關推薦
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-邏輯Logistic回歸
是分類算法。通常作為分類算法，一般用於解決二分類問題。 線性回歸模型如下： 邏輯回歸思想是 ...
數據挖掘——回歸分析
非線性回歸分析 邏輯回歸 神經網絡 二、回歸分析的步驟： 根據預測目 ...
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 2016-10-10 20:46 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 ...
Python數據挖掘—回歸—一元非線性回歸
1、使用scatter_matrix判斷個特征的數據分布及其關系 散步矩陣(scatter_matrix) Pandas中散步矩陣的函數原理 參數如下： frame:(DataFrame)，DataFrame對象 alpha:(float,可選)，圖像透明度，一般取 ...
線性回歸與邏輯回歸
在讀研期間，一直在幫導師做技術開發，甚至偶爾做一做美工（幫導師和實驗室博士生畫個圖啥的），算法還是較少接觸的，其實，我發現，算法還是蠻好玩的，昨晚看了B站一個美女算法工程師講了線性回歸和邏輯回歸兩種算法，做下總結吧，不然看了之后過兩天就拋在腦后，忘光光了。。視頻點擊 ...
數據挖掘-diabetes數據集分析-糖尿病病情預測_線性回歸_最小平方回歸
[python] view plain copy print? # coding: utf-8 # 利用 diabetes數據集來學習線性回歸 # diabetes 是一個關於糖尿病的數據集， 該數據集包括442個病人的生理數據 ...