如何选择特征 根据是否发散及是否相关来选择 方差选择法 先计算各个特征的方差，根据阈值，选择方差大于阈值的特征 方差过滤使用到的是VarianceThreshold类，该类有个参数threshold，该值为最小方差的阈值，然后使用fit_transform进行特征值过滤 相关系数法 先计算各个特征对 ...
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2018-10-06 22:11:12
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简单线性回归 步骤： 1、读取数据 2、画出散点图，求x和y 的相关系数：plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估计参数模型，建立回归模型：lrModel=LinearRegression() 4、训练模型: lrModel.fit(x,y) 5、对回归模型进行检验: l ...
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2018-10-04 09:40:22
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当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时，CORREL 工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数。（缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略。）当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时，相关系数分析工具则尤为有用。它会提供一个输出表格，即相关矩阵，显示应用到每对可能的测量变量的 C ...
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2018-09-06 21:02:04
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1、KMO值在（ ）范围内，因子分析才是有效的。解答：kmo检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，主要用于多元统计的因子分析。当所有变量的简单相关系数的平方和远远大于偏相关系数的平方和时，kmo值越接近于1，原有变量越适合做因子分析。0.7-0.8适合，0.8-0.9很适合，0. ...
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2018-09-06 16:31:52
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自学人工智能之数学篇，数学入门并不难 http://blog.itpub.net/31549715/viewspace-2200126/ 写这篇文章很久想了很久，到底该怎么写？ 关于数学与机器学习的关系，观点很多。 写本文的目的，希望结合众家之长，试图解决数学对机器学习入门的困扰。 现在数学困扰大家 ...
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2018-08-27 14:19:08
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比赛总结 这个比赛花了太多的时间，最后的结果还是有点遗憾 赛题主要内容和目的 初赛题目和内容 预测云平台下给定连续时间内的虚拟机数量(15种不同虚拟机的类型), 并放置到给定容量大小的物理机上(cpu:64, mem:128) 要求预测要准，放置要避免碎片(整个比赛可以分为两个部分: 预测 + 放置 ...
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2018-08-26 23:40:18
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template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size ...
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2018-08-26 11:55:09
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参考：百度PaddlePaddle公开课 概率 & 统计 Lary Wasserman《All of Statistics》 概率：给定数据生成过程，那么输出的性质是怎样 统计：给定输出结果，那么生成数据的过程是怎样 统计 vs 机器学习 Models Parameters Fitting, Est ...
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2018-08-18 18:35:42
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importpandasaspdtrain=pd.read_csv("dftest/train.csv")importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltdefshowcov(df):dfData=df.corr()plt.subplots(figsize=(9,9))#设置画面大小sns.heatmap(dfData,annot=True,vmax=1
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2018-08-08 11:10:02
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关键缩写和包导入 在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下的引入： import pandas as pd 导入数据 pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据pd.read_table(filename)：从限 ...
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2018-08-02 16:07:25
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