1.logistic回归定义 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y ...
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2020-03-19 13:10:54
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机器学习的算法分为两大类：监督学习和无监督学习。 监督学习即在机器学习的过程中提供对错指示。一般是在数据组中包含最终结果（0,1），通过算法让机器减少误差。这一类学习主要应用于分类与预测（Regression & Classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个目标函数，当新的数据到来时， ...
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2020-02-01 12:42:08
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决策树在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结果，它的每一个叶节点对应一个分类。构造决策树的核心问题是：在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对于分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的决策树算法如下：ID3算法C4.5算法C ...
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2020-01-30 17:31:55
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拿电商行业举例，经常会遇到以下问题：如果基于商品的历史销售情况，以及节假日、气候、竞争对手等影响因素，对商品的销量进行趋势预测？如何预测未来一段时间哪些客户会流失，哪些客户可能会成为VIP用户？如果预测一种新商品的销售量，以及哪种类型的客户会比较喜欢？除此之外，运营部门需要通过数据分析来了解具有某些... ...
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2020-01-30 14:25:15
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1.分类与预测 分类与预测是预测问题的两种主要类型； 分类主要是：预测分类标号（离散属性）； 预测主要是：建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 实现过程 （1）分类 分类是构造一个分类模型，输入样本属性值，输出对应类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。 分类模型，建立在已有类标记的 ...
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2019-12-16 17:37:43
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分类于预测算法评价 分类与预测模型对训练集进行预测而得出得准确率并不能很好得反映预测模型未来得性能,为了有效判断一个预测模型得性能表现,需要一组没有参与预测模型建立得数据集并在该数据集上评价预测模型得准确率,这组独立耳朵数据集叫做测试集,模型预测效果评价,通常用相对绝对误差,平均绝对误差,均方误差, ...
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2019-11-03 12:31:03
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挖掘建模 经过数据探索于数据预处理,得到了可以直接建模的数据..根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型.帮助企业提取数据汇总蕴含得商业价值,提高企业得竞争力. 分类和预测问题得两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数 ...
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2019-10-28 20:44:19
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分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断一个预测模型的性能表现，需要一组没有参与预测模型建立的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝 ...
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2019-09-04 00:14:07
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1.分类与预测的概述 分类与预测是机器学习中有监督学习任务的代表。一般认为：广义的预 测任务中，要求估计连续型预测值时，是“回归”任务；要求判断因变 量属于哪个类别时，是“分类”任务。 2.打趴下 回归分析 板凳 线性回归 洛奇逻辑回归求解 算法实现 3.决策树 概述 算法分类 4，nuname 练 ...
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2019-05-18 13:45:01
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分类与预测 分类主要是预测分类标号（离散属性），预测是建立连续值函数模型，预测给定自变量的因变量的值。 常用的分类与预测算法 | 算法名称 | 算法简介 | | : | : | | 回归分析 | 回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。包括线性回归，非线性回 ...
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2019-04-16 01:19:20
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