一、用回归分析研究销售收入与广告费用支出之间的关系 为研究销售收入与广告费用支出之间的关系，医药管理部门随机抽取20家药品生产厂家，得到他们的年销售收入和广告费用支出（万元）的数据如下表所示。 我绘制了散点图以描述销售收入与广告费用之间的关系，如图所示。 （一）相关系数的显著性检验步骤 检验销售收入 ...
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2020-04-06 21:01:01
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学习目标 sklearn中的Pipeline 偏差与方差 模型正则化之L1正则、L2正则 一、sklearn中的Pipeline 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（Polynomial Regression）。多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系 ...
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2020-04-05 13:35:04
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5.1 模型融合目标 对于多种调参完成的模型进行模型融合。 完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡。 5.2 内容介绍 模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。 简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric ...
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2020-04-05 13:14:26
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Python用几行程序，就可以做出线性回归分析。 线性回归方程，利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系。方程其实是中学数学课程内容。用此方法根据已知数据推测未来数据，一般不易让人接受。要知道未来有很多变化因素。但近期新冠病毒，用此方法预测未来可能的得病人数，却也不得不 ...
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2020-04-05 09:30:59
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Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。 当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。 相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚 ...
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2020-04-05 09:22:37
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逻辑回归 逻辑回归,虽然有回归二字,但其实是个分类算法,主要用于二分类. 逻辑回归是吧线性回归得到的值,进行一个转换,来解决分类问题 sigmoid函数 输入范围-∞到+∞, 输出的值在[0,1] 公式是这样的 e为常数,如果z趋近于+∞,e的负z次就越接近于0,g(z)=1.如果z趋近于-∞,e的 ...
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2020-04-05 00:51:38
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_s ...
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2020-04-04 22:57:19
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一、多元线性回归模型 1.多元线性回归模型的一般形式： 2.总体回归函数的非随机表达式-均值的回归模型，则去掉了误差项： 3.解释变量： 4.多元线性回归模型的矩阵表达形式： n为样本下标，k+1为解释变量下标，必须是Xβ,不能反过来，矩阵相乘必须是左矩阵的列等于右矩阵的行。 5.样本回归函数： 二 ...
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2020-04-04 19:02:00
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按照任务类型可分为： 回归模型 ：例如预测明天的股价。 分类模型 ：将样本分为两类或者多类。 结构化学习模型 ：输出的不是向量而是其他 结构。 按照学习理论可分为： 监督学习 ：学习的样本 全部 具有标签，训练网络得到一个最优模型。 无监督学习 ：训练的样本 全部 无标签，例如 聚类样本。 半监督学 ...
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2020-04-04 16:17:11
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判别方法 ：由数据直接学习 决策函数 Y=f(X),或者由条件分布概率P(Y|X)作为预测模型为判别模型。 常见的 判别模型 有线性回归、boosting、SVM、决策树、感知机、线性判别分析(LDA)、逻辑斯蒂回归等算法。 生成方法 ：由数据学习x和y的 联合概率密度分布函 数P(Y,X)，然后通 ...
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2020-04-04 16:16:08
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