本文主要从一个例子开始说说线性回归模型以及线性回归模型的损失函数，求解方法和概率解释。不涉及统计学里的回归分析等诸多细节。例子：假设我们中介手上有一些房屋销售的数据（北京的房价太高了）：面积(平方米)价格（万）8032090365100380120400150500有个人有个130平方米的房子要卖，...
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2014-11-20 20:14:07
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法）前言
此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完全...
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2014-11-06 16:59:16
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fitbit <- read.csv("fitbit.csv") date cal step dist floor sit inactive walk run1 2014年1月1日 2496 12803 9.14 15 1161 123 98 ...
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2014-10-30 22:13:10
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散点图散点图（scatterdiagram），在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模..
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2014-10-11 15:48:27
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主要内容包括对线性分类及线性回归分析的简单回顾，以及对逻辑回归分析，误差测定与算法三方面的详细讲解，同时对非线性变换的泛化方法进行了剖析....
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2014-10-08 00:16:14
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logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率。相关DEMO参见:混沌数学之离散点集图形DEMOlogistic的用途： 一、寻找危险因素，正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。 二、预测...
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2014-09-15 12:36:58
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回归（Regression）不同于分类问题，在回归方法中我们预测一系列连续的值，在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏，关于这个问题目前学术界也没有统一的标准。下面是我在论文中的看到的一些常用方法，希望对有缘人有用。...
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2014-08-27 18:49:08
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在上一节所介绍的非线性回归分析，首先要求我们对回归方程的函数模型做出推断。尽管在一些特定的情况下我们能够比較easy地做到这一点,可是在很多实际问题上经常会令我们不知所措。依据高等数学知识我们知道，不论什么曲线能够近似地用多项式表示，所以在这样的情况下我们能够用多项式进行逼近，即多项式回归分析。一、...
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2014-07-27 22:06:59
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日本统计学家写的统计学入门。深入浅出介绍统计学最常见的几个应用场景：抽样调查，随机对照，回归分析等，挺有趣的。对统计学感兴趣的，想复习统计学的，都可以看看。同意作者在书中表达的一个思想：统计学思维是现代人应该掌握的非常重要的一种常识。个人感觉，在个体遇到医疗健康相关的问题，企业家遇到经营管理问题的....
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2014-07-20 22:36:05
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1、 统计学与数据挖掘的区别： 统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一。 数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，并以模型或规则表达这些知识。 虽然两者采用的某些分析方法（如回归分析）是相同的，但是数据挖掘和统计学是有本质区别的： 一个主要差别在于处理对象（数据集...
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2014-07-06 21:40:15
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