1.什么是回归？ 2.回归的类型有哪些？ 3.线性回归的分析 4.总结 1.什么是回归？ 回归分析是在一系列的已知或能通过获取的自变量与因变量之间的相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，把回归方程作为算法模型，通过其来实现对新自变量得出因变量的关系。因此回归分析是实用的预测模型或分类模型。 凡事 ...
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2018-02-14 18:19:57
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编程方法面向对象独门秘籍：类class面向过程独门秘籍：过程def函数式编程独门秘籍：函数def函数定义1、数学函数：x是自变量，y是因变量；自变量的函数x的取值范围叫做这个函数的定义域；x的变化会引起y的变动。2、函数式编程：函数是把逻辑结构化和过程化的一种编程方式。逻辑是指你写一个购物车作业，先画一个流程图，也就是在画逻辑。函数式编程就是：先定义一个数学函数，然后按照这个数学模型用编程语言去实
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2018-02-08 17:56:13
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线性回归(Linear Regression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2、…、 ...
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2018-02-03 22:00:32
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挖掘建模根据挖掘目标和数据形式可建立：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测等模型 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。 1.1 实现过程 （1）分类 分类是构造一个分类 ...
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2018-01-22 01:16:12
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数学中函数的定义： 一般的 在一个变化过程中， 如果有两个变量 x 和 y 并且 对于 x的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与 其对应， 那么我们就把 x 成为 自变量 把y成为 因变量 y是x的函数。自变量x的取值范围叫这个函数的定义域 y = 2*x python 中函数 是一种逻辑结构化和过 ...
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2018-01-19 11:28:56
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回归是指利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。 用途：预测、判别合理性。 困难：①选定变量（多元）；②避免多重共线性；③观察拟合方程，避免过度拟合；④检验模型的合理性。 因变量与自变量的关系：①相关关系（非确定性关系，比如物理与化学成绩相关性），使用相关系数衡量线性相关性的 ...
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2018-01-15 22:19:13
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当 回 归 模 型 包 含 一 个 因 变 量 和 一 个 自 变 量 时 ， 我 们 称 为 简 单 线 性 回 归 。 当 只 有 一 个 预 测 变 量 ， 但 同 时 包 含 变 量 的 幂 （ 比 如 , X 、X^2 、X^3 ） 时 ， 我 们 称 为 多 项 式 回 归 。 当 有 ...
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2018-01-15 15:29:44
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原始数据，如按年龄离散化 。首先元素各值频数的分布。 WOE（Weight of Evidence）反映了自变量对因变量的预测能力。 IV（Information Value）在预测模型中选择最重要的变量是最有用的技术之一。用于根据变量的重要性排列变量。 简化： 结果： IV 值经验规则： IV < ...
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2018-01-14 19:33:15
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Predictor Variable 自变量 Experimental Variable 因变量，实验变量 Control Variable 1. list all potential var2. if have no data, remove var3. combine similar var4. ...
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2018-01-08 11:00:55
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from numpy import genfromtxt from sklearn import linear_model datapath=r"Delivery_Dummy.csv" data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") x = data[1:,:-1... ...
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2018-01-07 14:11:22
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