1. 线性回归 在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做 ...
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2017-04-14 00:13:58
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一、数据可视化 R不仅是编程语言，同时也R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。在此，推荐大家看一本书，这本书叫做《R数据可视化手册》。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需 ...
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2017-04-09 22:02:06
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基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻) scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分 类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易 ...
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2017-04-09 11:45:15
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数据分析 1.探索性数据分析 数据分析中的必要步骤，通过作图了解数据。 2.统计推断 基于数据得出正式结论（错误概率≤5%）的过程 —不确定性（噪音数据） 结论+结论是错误的概率 3.回归分析 线性模型拟合数据（结果变量与预测变量之间的关系） —预测变量 —结果变量 预测 4.机器学习—分类问题（c ...
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2017-04-08 16:58:18
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scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库，这些类库都可以用来做线性回归分析，本文就对这些类库的使用做一个总结，重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 线性回归的目的是要得到输出向量YY和输入特征XX之间的线性关系，求出线性回归系数θθ,也就是 Y=XθY=Xθ。其中YY的维 ...
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2017-04-05 22:02:10
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一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某 ...
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2017-04-01 15:46:46
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Minitab软件是现代质量管理统计的领先者，全球六西格玛实施的共同语言，以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐。 MINITAB 功能菜单包括: 基础和高级统计工具： 假设检验 （参数检验和非参数检验） 回归分析（一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归） 方差分析 ...
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2017-03-26 11:27:47
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确定了曲线类型之后，回归的任务就变成确定曲线公式中的参数，因此，也称为曲线拟合。 ...
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2017-03-10 22:09:03
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第7章 直线相关与回归分析 在生物学中，研究两个变量间的关系，主要是为了探求两变量的内在联系，或从一个变量X（可以是随机变量，也可以是一般的变量），去推测另一个随机变量Y。 (三）t检验 第三节：直线相关 Linear Correlation 一、相关系数和决定系数 二、相关系数的假设检验 三、相关 ...
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2017-03-10 16:19:38
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一、建立简单线性回归模型可使用函数lm实现，函数是围绕公式展开的，lm接受一个公式对象作为试图建立的模型，可以通过?formula来查询通用格式，data.frame也可以被明确指定，它包括所需的数据> library(RSADBE)> data(IO_Time)> IO_lm = lm(CPU_T ...
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2017-03-09 19:46:11
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