[TOC] 题目要求 建立房价预测模型：利用 （ 单特征 ）和 （ 多特征 ）中的数据，进行线性回归和预测。 作散点图可知，数据大致符合线性关系，故暂不研究其他形式的回归。 两份数据放在最后。 单特征线性回归 中的数据是单特征，作一个简单的线性回归即可：$y=ax+b$。 根据是否分割数据，产生两种 ...
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2019-10-24 09:53:57
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高频率的接触到了SVM模型，而且还有使用SVM模型做回归的情况，即SVR。另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了，从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识，花费了不少时间。因此在这里做个总结，比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别，也纪念一下与SVM相遇的两周年！这篇总结 ...
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2019-10-23 15:22:11
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回归分析： 对于连续型变量使用回归分析，对于离散型变量使用方差分析。取均值之后误差便消失了，因为误差服从均值为零的正态分布。 确定性关系是指函数关系，而不确定性关系可以用函数+误差值的形式表达出来，相关关系是一种不确定关系。 相关系数可以用于去掉量纲。 只用来描述线性关系，如果原来数据不是线性关系， ...
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2019-10-22 22:13:51
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1.scale() 函数 2.关于误差e的假设 假设中，e的方差为σ^2 σ^2 的估计为 mse mse = sse/(n-p) p为回归参数的个数 不能用scale函数直接求标准化残差，因为其对应的公式为 (e-mean(e)) / sqrt(sse/(n-1)) 而不是 n-p ...
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2019-10-22 13:26:20
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求λ的第一种方法，用包 根据box-cox指令画出来的图，λ=0.5包含在区间中，于是令λ=0.5 求λ的第二种方法 (1)对给定的λ，计算z(λ) (2)求残差平方和 (3)对一系列的λ值，重复上述步骤，得到响应的残差平方和。以λ为横轴，残差平方和为纵轴，做出响应的曲线，值观看出使得残差平方和最小 ...
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2019-10-22 12:57:46
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在本人的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。 本文先讲以波士顿房价数据为例，讲述线性回归预测模型的搭建方式，随后将再这 ...
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编程语言 时间：
2019-10-22 10:52:43
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前言 在测试app项目过程中，通常都是需要开发打测试包给到测试，但是无论是iOS还是Android的打包过程都是相当漫长的，频繁的回归测试需要频繁的打包，对于开发同学影响还是蛮大的。因此在这种情况下，开发通常都会搭建一个简单的自动化打包平台（Jenkins），自动化构建打包或者上传到蒲公英，firm ...
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2019-10-22 00:57:22
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引言 全局的概览+八个案例+窜一下 抽象的一般具有连续的性质，分类变量的小数位是没有意义的。抽象的变量，它的0往往是没有意义的，比如说幸福感。同样是连续性变量，有的0是有意义的，比如说订单量，如果0是有意义的，可以进行加减乘除运算，0没有意义，加减是可以的。标度可以分：间距（抽象的）和比率（0是有意 ...
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2019-10-21 17:47:33
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在上一篇<构建一个机器学习的技能体系>中,我提到了这个工程的初衷,就是将对机器学习扣理论的过程转化为原理-->直觉-->应用的过程,直觉是源于对原理正确的理解,然后用自己的话总结而来,应用可大可小,为了学习方便,我四处收集来一些项目加入到自己学习资料中,当前,这些项目都来源于网课,这些实例保证能在自 ...
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编程语言 时间：
2019-10-21 09:26:43
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逻辑回归(Logistic Regression)模型和线性回归非常相似，可以说就是在逻辑回归的基础上加上了一步逻辑转换，也就是因为这个转换，使逻辑回归模型非常适用于二分类问题的概率预测。本文主要详述逻辑回归模型的基础以及逻辑回归模型的R语言实现。一、逻辑回归模型原理首先要讲一下线性回归在预测分类事... ...
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编程语言 时间：
2019-10-21 00:12:45
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