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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...
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2015-06-03 09:45:15
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http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401回归问题的条件/前提：1） 收集的数据2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。1. 线性回归假设 特征 和 结果 ...
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2015-05-30 19:47:01
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1.本次课程大纲
局部加权回归： 线性回归的变化版本
Probability interpretation：另一种可能的对于线性回归的解释
Logistic回归： 基于2的一个分类算法
感知器算法： 对于3的延伸，简要讲
牛顿方法（用来对logistic进行拟合的算法，这节课没讲）
2.过拟合与欠拟合的距离评估房子的价格，假设三种拟合算法：
（1）X1=size, 拟合出一条线性曲线；
（2）x...
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2015-05-29 23:16:50
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The Analytics Edge的中文名称应该叫做《数据分析的极限》，来自MITx。这门课最大的特点就是通过各种应用，介绍机器学习和优化的方法，使用的是统计学专用的语言R，所介绍的方法都是最经典的算法。机器学习中，监督学习的算法介绍了线性回归、逻辑回归、决策树与随机森林，非监督学习的算法介绍了分...
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2015-05-29 23:02:46
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本文测试的Spark版本是1.3.1在使用Spark的机器学习算法库之前，需要先了解Mllib中几个基础的概念和专门用于机器学习的数据类型特征向量Vector：Vector的概念是和数学中的向量是一样的，通俗的看其实就是一个装着Double数据的数组
Vector分为两种，分别是密集型和稀疏型
创建方式如下： val array:Array[Double] = ...
val vector...
3.多变量线性回归 （Linear Regression with multiple variable）
3.1 多维特征(Multiple Features)
3.2 多变量梯度下降(Gradient descent for multiple variables)
3.3 特征缩放(feature scaling)
3.4 学习率(Learning rate)...
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2015-05-27 14:00:37
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单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)2.1 模型表达(Model Representation)
m 代表训练集中实例的数量
x 代表特征/输入变量
y 代表目标变量/输出变量
(x,y) 代表训练集中的实例
(x(i),y(i) ) 代表第 i 个观察实例
h 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设(hypothesis) 单变量线性回归：只含...
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2015-05-25 11:31:53
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第一讲：线性回归
Supervised Learning
首先给出一些基本定义，x(i)x^{(i)} 表示输入变量或者输入特征，y(i)y^{(i)} 表示输出变量或者目标值。(x(i),y(i)(x^{(i)}, y^{(i}) 称为一对样本，一组样本
{(x(i),y(i));i=1,2,...,m}\{(x^{(i)}, y^{(i)}); i=1,2,...,m\} 称为训练集，其...
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2015-05-21 22:46:38
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主成分得分-线性回归通过主成分分析，采取降维的方法，最终选取了一个能解释收视情况76.62%的主成分，计算该用户每日收视综合得分。然后进行线性回归可以得出该用户的一个k值。s_dates_counts_timelens_usecount综合得分20140801625010-0.612014080231234-1.892014080352049-0...
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2015-05-19 16:57:22
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