决策树的原理很简单：一颗由多个判断节点组成的树。因为其应用之广，也有许许多多的衍生(Random Forest， GBDT，XGBOOST)。我想确实很有必要做一个总结。 决策树的一些优点是： 简单理解和解释。树可以被可视化。 需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据标准化，需要创建虚拟变量，并删除 ...
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2018-02-08 13:38:57
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1.函数名的命名规则： 函数名必须以下划线或字母开头，可以包含任意字母、数字或下划线的组合。不能使用任何的标点符号； 函数名是区分大小写的。 函数名不能是保留字。 2. 形参和实参 形参：形式参数，不是实际存在，是虚拟变量。在定义函数和函数体的时候使用形参，目的是在函数调用时接收实参（实参个数，类型 ...
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2017-12-02 16:25:20
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特征表达 接下来要谈到的特征工程类型虽然简单却影响巨大。我们将其称为特征表达。 你的数据并不一定总是理想格式。你需要考虑是否有必要通过另一种形式进行特征表达以获取有用信息。 日期与时间特征： 我们假设你拥有purchase_datetime特征。从中提取purchase_day_of_week与pu ...
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2017-08-09 21:10:41
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这里要理解虚拟变量的真正含义：是要体现出不同省份之间的差异，而并不是所谓的控制变量。而其要充分理解多元线性回归当中参数估计量的真正含义：是偏回归系数，即自变量的边际量，表明了在其他条件不变的情况下，自变量每增加一个单位因变量的变化。如果按照你的理解假设X为地区变量，X的取值为1代表山西；2代表陕西； ...
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2017-06-03 12:47:37
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曲线拟合多重共线性虚拟变量"导致的多重共线性在机器学习中的影响大吗？老师我在网上下的 kaggle 的数据解压失败了 老师重点讲解一下随机森林和SVM还有adaboost tensorflow 陈杰链接：http://pan.baidu.com/s/1i4PNJlr 密码：fz7e 简述一下多重共线 ...
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2017-04-10 23:30:46
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虚拟变量定义在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些因素也应该包括在模型中。由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为1或0。这种变量称作虚拟变量，用D表示。...
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2016-08-05 01:00:27
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dummyVars函数:dummyVars creates a full set of dummy variables (i.e. less than full rank parameterization----建立一套完整的虚拟变量先举一个简单的例子： survey<-data.frame(ser
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2016-03-10 01:31:43
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课程2课程2
归纳
回归就是变量之间的关系
相关系数
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线性回归通过R语言
多元线性模型
虚拟变量哑变量
多元线性回归模型
回归诊断
广义线性模型一元以及多元的线性回归，统计学东西比较多，统计学术语一堆堆的
《大数据的统计学基础》基础的基础
logistic回归，划入广义线性回归模型。
变量筛选，从一堆变量中求解出来，以及降维。
1.归纳拟合，一般选择直线或者次数比较低得曲线。（测试有误差，曲...
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2015-06-26 13:04:58
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分段线性回归：是用虚拟变量估计不同数量水平的解释变量对被解释变量的影响。在经济关系中，当解释变量X的值达到某一水平X′之前，与被解释变量之间存在某种线性关系；当解释变量X的值达到或者超过X′以后，与被解释变量的关系就会发生变化。此时，如果已知X的转折点X′，我们就可以用虚拟变量来估计每一段的斜率，也就是所谓的分段线性回归。...
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2015-03-10 23:10:47
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一.子页面中的写法 山东省科协 注释：1.zid为虚拟变量可以传递任何id 2.括号内不加引号表示变量表示一类，加引号是字符串表示一种固定值。 二.iframe框架页面中的写法主页面子页面 安...
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2015-01-08 19:28:17
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