SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（三）：逻辑回归分析
SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（三）：逻辑回归分析1、数据介绍本节教程中将利用SPSS Modeler18.0对电信客户流失数据进行逻辑回归建模,分析客户流失原因，所使用的数据集是SPSS Modeler18.0自带数据集《telo.sav》，本教程所涉及的数据集我也整理了一份放在...
《谁说菜鸟不会数据分析》之回归分析
回归，最初是遗传学中的一个名词，是由英国生物学家兼统计学家Galton首先提出。他在研究人类身高时发现高个子回归于人口的平均身高，矮个子从另一个方向回归于人类平均身高。回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种方法。主要是通过建立因变量Y与自变量X之间的回归模型，衡量X对Y的影响能力，进而来...
机器学习之多变量线性回归（Linear Regression with multiple variables）
1. Multiple features（多维特征）在机器学习之单变量线性回归（Linear Regression with One Variable）我们提到过的线性回归中，我们只有一个单一特征量（变量）——房屋面积x。我们希望使用这个特征量来预测房子的价格。我们的假设在下图中用蓝线划出：不妨思考...
基于回归分析的股票价格预测
作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai介绍由于直接的经济利益，股票价格预测一直吸引着有兴趣投资股票市场和股票交易所的人。它也是金融界的一个重要研究课题。股票市场收益预测是一个非常复杂的问题，取决于公司财务状况和国家政策等诸多因素。这些天股票价格因公...
[统计学笔记] （十）一元线性回归
（十）一元线性回归基本术语回归这一术语最早来源于生物遗传学，由高尔顿（Francis Galton）引入。回归的解释：回归分析是研究某一变量（因变量）与另一个或多个变量（解释变量、自变量）之间的依存关系，用解释变量的已知值或固定值来估计或预测因变量的总体平均值。因变量：自变量： 或，，，……等等。数...
回归问题--基本概念
缘起回归这个问题最先接触的时候是在高中，在高中讲了什么关于回归问题的，我们先回顾一下。··首先先引入了一些单变量的，标量的期望方差等一些概念用来刻画一些统计量。··随后引入了散点图，也就是给定一组（x，y），用作图的方法来在图上标出一系列的点。然后如果这些点的组合大约是一条直线的话，就说这些点满足y...
岭回归原理及代码实现
岭回归(英文名：ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要...
回归分析—岭回归（Ridge Regression）正则化
1.过拟合当样本特征很多，样本数相对较少时，模型容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，有两种方法：方法一：减少特征数量（人工选择重要特征来保留，会丢弃部分信息）。方法二：正则化（减少特征参数w ^的数量级）。2.正则化（Regularization）正则化是结构风险（损失函数+正则化项）最小化策略的体...
弹性网络（ Elastic Net） 多任务 Lasso回归 MultiTaskLasso
ElasticNet 是一种使用L1和L2先验作为正则化矩阵的线性回归模型.这种组合用于只有很少的权重非零的稀疏模型，比如:class:Lasso, 但是又能保持:class:Ridge 的正则化属性.我们可以使用 l1_ratio 参数来调节L1和L2的凸组合(一类特殊的线性组合)。当多个特征和另...
【统计学习2】线性回归：RSS，TSS，T检测，F检测，假设检验
++++++++++++++++++++++参考众多文章++++++++++++++++++++++第一：假设检验以抛硬币来说H0 假设【假设】：硬币是公平【出现正反概率各为1/2】Ha 假设【检验】：硬币是有问题整个假设检验过程，是在H0假设条件下，进行试验，如果推导出自相矛盾的结论，那么就拒绝H...
Eviews的基本使用，简单线性回归分析
数据如下：1、建立工作表2、由于数据是截面数据，选择Unstructured/Undated3、数据有31行，Data range中填31，点击OK4、输入数据在命令框输入data X Y后回车出现如下界面5、将数据填写进去6、估计参数在EViews命令框中输入“LS Y C X”，按回车，即出现回...
回归分析的五个基本假设
回归分析的五个基本假设最近读到一篇很棒的文章，介绍了回归分析的五个基本假设，假设失效的影响及检验方法，现总结归纳如下。为己乃梳理巩固，亦期能有助于各位。综述回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型。以便通过观察特定变量（自变量），来预...
线性回归、岭回归、lasso回归、弹性网络回归算法，附带python实现
线性回归算法简介线性回归，就是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间，相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。线性回归试图学得：求解w和b的关键在于衡量f(xi)与yi之间的差别.由于均方误差是回归任务中最常用的性能度量，因此可以试图让均方误差最小化：求解它可以利用最小二乘法和梯度下降方...
R 利用回归分析与时间序列预测北京市PM2.5
摘要现代社会科技进步，人们的生活质量逐步提高，但伴随着各类工业和科技的发展，环境问题凸显，最初人们粗放式的经济发展方式在一定程度上对环境造成不可逆转的破坏。在各种环境污染问题，空气污染问题又是如今人们关注的重中之重。北京是我国首都，同时也是我国空气污染较为严重的几个北方城市之一，因此关注北京市空气污...
逻辑回归算法梳理
逻辑回归与线性回归的联系与区别线性回归用一组变量的（特征）的线性组合，来建立与结果之间的关系。模型表达：y(x,w)=w0+w1x1+…+wnxn逻辑回归逻辑回归用于分类，而不是回归。在线性回归模型中，输出一般是连续的， 对于每一个输入的x，都有一个对应的输出y。因此模型的定义域和值域都可以是无穷。...
支持向量回归
支持向量回归现在我们来考虑支持向量机得回归问题对于样本(x,y)(\bm{x},y)(x,y)，传统的回归模型通常直接基于输出f(x)f(\bm{x})f(x)与真实输出yyy之间的差别来计算损失，当且仅当f(x)f(\bm{x})f(x)和yyy完全相同时，损失才为零。于此不同，支持向量回归(SV...
Logistic回归的基本思想与公式推导
讲前小碎话Logistic回归是一种线性分类模型，通常用来解决线性二分类或多分类问题。无论是在李航老师的《统计学习方法》书中，还是在吴恩达老师的机器学习课程中，都是先假设随机变量x服从Logistic分布，即有如下的分布函数和概率密度函数：可是为什么定义这样的分布函数和概率密度函数，对于初学者来说，...
集成k-最近邻(k-NN)、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、多层感知机的一个机器学习示例
(1) 创建机器学习所需环境python版本为Python 3.6.2**NumPy：**用于使用Python进行数值处理。**PIL：**一个简单的图像处理库。**scikit-learn：**包含我们今天要介绍的机器学习算法。Keras和**TensorFlow：**深度学习，后续使用，本篇博客...
机器学习小白学习笔记---day3---线性模型（岭回归、lasso、线性模型【svm、logistic回归】）
机器学习小白学习笔记之scikit-learn最近刚把西瓜书啃完，一大堆理论让脑子真的是一团浆糊，说实话看的基本只有一个概念哈哈哈，效果不高，但是让我对与机器学习真的是整体有了一个大的了解，但是并没能将每个课后作业都完成，甚至很多公式推导也没实现，太难了，让我着手于实践，古人云实践出真知，又拿起了另...
双色球机器学习线性回归蓝球预测案例
听闻有个同事每天买**，想到机器学习用来预测**也是不错的。于是今天尝试了下（事先声明，最后测试发现一点也不准，所以。。。别想太多了。。哈哈）具体代码如下：首先我在某**网站上找到了大量双色球的历史数据，然后复制下来大体是这样的然后开始写代码，一如既往的，导包，读数据，填充缺失值，然后看看数据运行输...