import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import linear_modelfrom sklearn import datasets%matplotlib inlinediabetes = datasets.loa ...
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2020-06-17 12:56:52
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？ 1答：逻辑回归：是一种广义bai的线性回归分析模型。应用不同：逻辑回归常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。线性回归常运用于数学、金融、趋势线、经济学 ...
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2020-06-08 23:36:47
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6.逻辑归回 1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ ...
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2020-06-06 18:47:19
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回归XY 相关性 回归分析给不了因果因此，用回归去研究相关关系 Y变量 Y是什么？俗称因变量。取义，因为别人的改变，而改变的变量。在实际应用中，Y刻画的是业务的核心诉求，是科学研究的关键问题。[王汉生](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjEyMTYwMg= ...
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2020-05-25 16:09:24
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一、线性回归的概念 1.1、定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 优点：结果易于理解，计算不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型。 1.2、分类 一元线性回归：涉及到的变量只有一 ...
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2020-05-20 12:03:58
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R 语言中为了进行数据分析，比如回归分析，这时候对于数据表格中的factor类型的数据会带来弊端，比如对因子的每一个数据都进行一次回归，这样就显得很复杂，且违背了我们的初衷，需要把factor转换为numeric格式。 factor不能直接转换为numeric格式，它会按照因子的大小顺序依次取值1, ...
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2020-05-15 10:00:52
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实验目的： 1、学会使用SPSS的简单操作。 2、掌握回归分析。 实验内容： 1.相关分析。线性回归相关关系指一一对应的确定关系。设有两个变量 x 和 y ，变量 y 随变量 x 一起变化，并完全依赖于 x ，当变量 x 取某个数值时， y 依确定的关系取相应的值，则称 y 是 x 的函数，记为 y ...
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2020-05-02 19:24:58
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 答：特征选择：选择部分特征当做机器学习的相关数据。 PCA：PCA是一种分析，简化数据集的技术。，是数据维数压缩，尽可能尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息，可以消减回归分析或聚类分析中特征的数量。 二、并用自己的话阐述出两者的 ...
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2020-04-27 19:06:50
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量百关系的一种统计分析方法。常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。 ...
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2020-04-26 11:23:25
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在数学建模中常用的方法： 类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据 拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划） 、机理分析、 排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜 索算法，模拟 ...
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2020-04-24 21:35:33
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