接着上一节的内容，上主要介绍了关于分类变量和数值变量关系的分析方法，接下来讲述的内容就是关于数值型数据和数值型数据的相关关系的分析方式。对于 这种问题，我们根据数值数目分为，两个数值数据的分析，用一元相关性和一元回归分析，线性回归分析和非线性回归分析，和起来一元线性回归分析或者一元非线性回归分析。对 ...
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2018-06-18 17:05:31
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协方差矩阵 以两个随机变量来描述 协方差性质 协方差为正时，两个变量的变化方向一致，正相关 协方差为负时，两个变量的变化方向相反，负相关 协方差为零时，不相关 定义 协方差 $$Cov(x,y) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i \bar{x}) (y_i \bar{y ...
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2018-06-17 01:05:35
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摘录自：邹博《机器学习升级版》课件 1. 概率论基础 1.初步认识 2.古典概型 3.生日悖论 生日悖论（Birthday paradox）是指，如果一个房间里有23个或23个以上的人，那么至少有两个人的生日相同的概率要大于50%。这就意味着在一个典型的标准小学班级(30人)中，存在两人生日相同的可 ...
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2018-06-10 22:11:06
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计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习，希望能坚持下去。 基础数学篇 [高等数学：求导、梯度] [高等数学：泰勒展开] [概率论：基本概念、条件概率、全概率、朴素贝叶斯] [概率论：期望、方差、协方差] [概率论：常见分布] [线性代数：矩阵] 机器学习中的基本概念 [机器学习的分 ...
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2018-06-07 22:54:49
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1.创建空 p = Portfolio; 2.需要了解 均值，方差，协方差实现 X为矩阵 均值 = mean(X); 方差 = var(X); 协方差 = cov(X); 注意：cov函数计算列向量之间的协方差 https://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/ ...
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2018-06-03 23:47:58
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主成分分析PCA算法：为什么去均值以后的高维矩阵乘以其协方差矩阵的特征向量矩阵就是“投影”？ https://www.zhihu.com/question/30094611 还有一些疑问：1.这个散步函数是怎么回事，好像和定义不一样！ ...
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2018-05-25 22:48:28
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注意协方差的理解：协方差是用来衡量数据相互联系程度的量，协方差矩阵是用来衡量多维数据中每一维的相互联系 通过协方差计算数据中的主要成分 从而主成分分析。 机器学习实战 PCA程序 ...
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2018-05-22 22:12:57
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回归分析：利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对（未知数据）进行预测 线性回归：一元线性回归；多元线性；广义线性 非线性回归分析 困难：选定变量（多元），避免多重共线性，观察拟合方程，避免过度拟合，检验模型是否合理 关系 函数关系：确定性关系 相关关系：非确定性关系 相关系数：使用相关系数衡量线 ...
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2018-05-21 17:56:12
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1.requests 获取 建立pd矩阵处理数据 pd.DataFrame()，pd.read_csv() 2.Webapi获取,如豆瓣API 3.NLTK语料库获取 5.4 数据选择 通过标签或者位置 djidf.code 或者djidf[‘code’] loc 通过标签来选择行或者列 也可以通过... ...
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2018-05-20 21:26:00
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If you are worried about leaving out covariates you could regress out them first and analyse the residuals against the Snps.在实验设计中，协变量是独立变量，实验者不能操纵，但仍 ...
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2018-05-09 14:57:41
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