yancheng111

摘要： 一、SVM算法原理及数学推导 1、支撑向量机，SVM(Support Vector Machine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？什么“向量”，哪来的“机”？ 本篇文章从“不适定问题”开始介绍SVM的思想，通过支撑向量与最 阅读全文

摘要： 本文转自公众号《数据科学家联盟》 一、主成分分析法的思想及其原理 1、PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。 其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特 阅读全文

摘要： 本文转自公众号《数据科学家联盟》，作者：饼干 一、偏差方差 1、偏差和方差的定义如下： 偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。例如某模型的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。 方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶 阅读全文

摘要： Q: 03年到19年第一季度分季度的数据，13年之前只有传统汽车的销量，13年之后是传统汽车+新能源汽车的销量，需要预测未来三期传统汽车的销量～ps:传统汽车的销量会受到新能源汽车的影响. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt dat 阅读全文

摘要： 时间序列是按时间顺序的一组数字序列。 时间序列的特点： 现实的、真实的一组数据，而不是数理统计中做实验得到的。既然是真实的，它就是反映某一现象的统计指标，因而，时间序列背后是某一现象的变化规律。 动态数据。 时间序列建模基本步骤是： 用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。 根 阅读全文

摘要： 一、案例： 有A、B、C、D四个地区，不同地区的销售量不一样，现抽取了不同时间段内每个地区的销售量，试解决： 1、每个地区间的销售量是否相同？ 2、不同月份的销售量是否相同？ 3、不同时间与地区的销售量是否相同？ 二、数据： 问题1： 用单因素方差分析，先假设，再构造统计量，最后进行决策 （1）假设 阅读全文

摘要： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['stxiHei']from sklearn.model_selection impor 阅读全文

摘要： 转自：作者：LY豪链接：https://www.jianshu.com/p/caef1926adf7 聚类 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集成为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（也就是类别），如“浅色瓜” “深色瓜”，“有籽瓜” “无籽瓜”， 阅读全文

摘要： 一、关于体温、性别、心率的临床数据对男性体温抽样计算下95%置信区间总体均值范围。转自：https://www.jianshu.com/p/a3efca8371eb import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import 阅读全文

摘要： 一、决策树：转自公众号《数据科学家联盟》 1、决策树 决策树是一个非常有意思的模型，它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象，完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。因为它的运行机制能很直接地被翻译成人类语言，即使对建模领域完全不了解的非技术人员也能很好地理解它。因此在学 阅读全文