岭回归Python

Ⅰ noita无法使用魔杖

<strong>python ols summary直线的x，y方程是这样的：y = kx+b， k就是斜率。</strong><br>求线性回归斜率， 就是说有这么一组(x, y)的对应值——样本。如果有四组，就说样本量是4，根据这些样本，做“线性回归”，最终求出一条直线（即y = kx + b的k值和b值），使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线（或者直线附近）上。实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”，这用到了pandas的ols函数。<br>可决系数，说明估计的准确性，“可决系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。由上面的表达式可以知道“确定系数”的正常取值范围为[0 1]，越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强，这个模型对数据拟合的也较好。岭回归(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强于最小二乘法。通常岭回归方程的R平方值会稍低于普通回归分析，但回归系数的显着性往往明显高于普通回归，在存在共线性问题和病态数据偏多的研究中有较大的实用价值。

Ⅱ python 岭回归

所求参数是alpha的函数，比如记为f(alpha),f(alpha)随alpha的改变的轨迹就是岭迹。
实际计算中可选非常多的alpha值，做出一个岭迹图，看看这个图在取哪个值的时候变稳定了，
那就确定alpha值了，从而确定参数。

Ridge(alpha=1.0，fit_intercept=False)
model.fit(x,y)

这样就等于你算的，因为你numpy是用增广矩阵算的，所以应该将setfit_intercept=False
model.coef_
array([[1.06059732,0.48614918,0.44596739]])

Ⅲ Python 在编程语言中是什么地位为什么很多大学不教 Python

作者看着网上各种数据分析的知识泛滥， 但是没有什么体系，初学者不知道学哪些， 不知道学多少， 不知道学多深， 单纯一个python语言， 数据分析会用到那种程度， 不可能说像开发那样去学， numpy如果不是做算法工程师用到的知识并不多， pandas知识杂乱无章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍众生皆苦， 决定写一套python数据分析的全套教程， 目前已完成一部分课件的制作。需要说明的是， 作为一名数据分析师， 你应该先会一点Excel和SQL知识，相关的内容， 网上很多。但是， 即便你一点Excel和SQL都不会也不会影响这部分的学习 ！目前作者整理的大纲如下：
第一章 python编程基础
1.1 python语言概述 1.2 数据科学神器--Anaconda介绍与安装 1.3 标准输入输出 1.4 变量定义与赋值 1.5 数据类型 1.6 流程控制语句 1.7 函数
1.8 面向对象编程 第二章 python数据清洗之numpy 2.1 核心ndarray对象的创建 2.2 ndarray对象常用的属性和方法 2.3 ndarray对象的索引和切片 2.4 ndarray对象的分割与合并 2.5 ndarray对象的广播(Broadcast) 2.6 numpy中的算术运算函数 2.7 numpy中的统计函数 2.8 numpy中的排序 搜索 计数 去重函数 2.9 numpy中的字符串函数 2.10 numpy中可能会用到的线性代数模块（后期机器学习会用到一点）
第三章 数据清洗神器pandas
3.1 pandas核心对象之Series对象的创建 常用属性和方法 3.2 pandas核心对象之DataFrame对象的创建 常用属性和方法 3.3 DataFrame对象的列操作和行操作 3.4 DataFrame对象的索引和切片 3.5 DataFrame对象的布尔索引 3.6 数据的读入与导出 3.7 groupby分组运算 3.8 数据合并与数据透视
第四章 数据可视化matplotlib seaborn pyecharts
4.1 包括常用图形的绘制，略
第五章 实战案列
5.1 拉勾网数据分析相关职位分析 5.2 boss直聘数据分析相关职位分析 5.3 珍爱网女性用户数据分析
第六章 机器学习
机器学习部分， 简单的算法会讲手写， 难的就用scikit-learn实现， 可能有小伙伴说， 这是调包侠干的， 小哥哥！小姐姐！哪有那么多公司， 那么多人自己干写算法的， 有几个人敢说他写的算法比scikit-learn写得好？ 再说了， 你是数据分析师， 这些是你的工具， 解决问题的！不是一天到晚拉格朗日对偶性！先来个机器学习介绍， 然后如下：
6.1 K近邻算法 6.2 Kmeans算法 6.3 决策树 阶段案列：决策树案列(保险行业) 6.4 线性回归 岭回归 Lasso回归 6.5 逻辑回归 6.6 朴素贝叶斯 阶段案列：推荐系统(电商玩具) 6.7 随机森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升树GBDT 6.10 极端梯度提升树Xgboost 6.11 支持向量机SVM 6.12 神经网络 阶段案例：Xgboost案例
------------------------------本节内容-----------------------------------------
python语言概述
在说python之前， 我们还是先来看看计算机软硬件的发展历史。
1 计算机硬件的发展历史
第一代计算机-电子管计算机（1946-1957）
无论如何，一项技术的突破必然伴随着其他行业的突破，简而言之，电子计算机的出现，前提必须有电子技术的进步，否则一切都是空谈！下面是我列举出计算机硬件的发展过程中， 一些比较重要的事件。
1906年， 美国的Lee De Forest 发明了电子管。在这之前造出数字电子计算机是不可能的。这为电子计算机的发 展奠定了基础。
1924年2月， 一个具有划时代意义的公司成立，IBM。
1935年， IBM推出IBM 601机。 这是一台能在一秒钟算出乘法的穿孔卡片计算机。这台机器无论在自然科学还是在商业意义上都具有重要的地位。大约造了1500台。
1937年， 英国剑桥大学的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的论文 ，并提出了被后人称之为"图灵机"的数学模型。
1937年， 美国贝尔试验室的George Stibitz展示了用继电器表示二进制的装置。尽管仅仅是个展示品，但却是世界上第一台二进制电子计算机。
1941年， Atanasoff和学生Berry完成了能解线性代数方程的计算机，取名叫"ABC"（Atanasoff-Berry Computer），用电容作存储器，用穿孔卡片作辅助存储器，那些孔实际上是"烧"上的。 时钟频率是60HZ，完成一次加法运算用时一秒。这就是ABC计算机。
1946年， 美国宾夕法尼亚大学，第一台通用电子计算机ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)诞生， 总工程师埃克特在当时年仅25岁。
这时的计算机的基本线路是采用电子管结构，程序从人工手编的 机器指令程序（0 1），过渡到符号语言（汇编），电子管计算机是计算工具革命性发展的开始，它所采用的进位制与程序存贮等基本技术思想，奠定了现代电子计算机技术基础。以冯·诺依曼为代表。
第二代计算机——晶体管计算机（时间1957~1964）
电子管时代的计算机尽管已经步入了现代计算机的范畴，但其体积之大、能耗之高、故障之多、价格之贵大大制约了它的普及应用。直到晶体管被发明出来，电子计算机才找到了腾飞的起点，一发而不可收……
20世纪50年代中期，晶体管的出现使计算机生产技术得到了根本性的发展，由晶体管代替电子管作为计算机的基础器件，用 磁芯或磁鼓作存储器，在整体性能上，比第一代计算机有了很大的提高。
第三代计算机——中小规模集成电路计算机（时间1964~1971）
20世纪60年代中期， 计算机发展历程随着半导体工艺的发展，成功制造了集成电路。中小规模集成电路成为计算机的主要部件，主存储器也渐渐过渡到 半导体存储器，使计算机的体积更小，大大降低了计算机计算时的功耗，由于减少了 焊点和 接插件，进一步提高了计算机的可靠性。
第四代计算机——大规模和超大规模集成电路计算机（时间1971~至今）
随着大规模集成电路的成功制作并用于计算机硬件生产过程，计算机的体积进一步缩小，性能进一步提高。集成更高的大容量半导体存储器作为内存储器，发展了并行技术和多机系统，出现了 精简指令集计算机（RISC），软件系统工程化、理论化，程序设计自动化。微型计算机在社会上的应用范围进一步扩大，几乎所有领域都能看到计算机的“身影”。
第五代计算机——泛指具有人工智能的计算机（至今~未来）
目前还没有明确地定义
2 简述计算机软件的发展历史
编程语言的发展
计算机软件系统的发展，也伴随着编程语言的发展。计算机程序设计语言的发展，经历了从机器语言、汇编语言到高级语言的历程。
机器语言：简单点说，机器本身也只认识0和1，电路无非就只有通和断两种状态，对应的二进制就是二进制的1和1。
汇编语言：汇编语言只是把一些特殊的二进制用特殊的符号表示，例如，机器要传送一个数据，假设“传送”这个指令对应的机器码是000101，则人们把000101用一个特殊符号，比如mov来表示，当人们要用这个指令时用mov就行，但是mov的本质还是000101，没有脱离硬件的范围，有可能这个指令不能在其他机器上用。
高级语言：高级语言完全脱离了硬件范畴，所有的语法更贴近人类的自然语言，人们只需要清楚高级语言的语法，写出程序就行了，剩下的交给编译器或者解释器去编译或者解释成机器语言就行了，看，这样就完全脱离了硬件的范畴，大大提高了程序的开发效率。接下来我们就来看看高级语言的发展，高级语言非常多，我们主要看看比较经典的几个。
高级语言的发展
B语言与Unix
20世纪60年代，贝尔实验室的研究员Ken Thompson（肯·汤普森）发明了B语言，并使用B编了个游戏 - Space Travel，他想玩自己这个游戏，所以他背着老板找到了台空闲的机器 - PDP-7，但是这台机器没有操作系统，于是Thompson着手为PDP-7开发操作系统，后来这个OS被命名为 - UNIX。
C语言
1971年，Ken Thompson（肯·汤普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作开发UNIX，他的主要工作是改进Thompson的B语言。最终，在1972年这个新语言被称为C，取BCPL的第二个字母，也是B的下一个字母。
C语言和Unix
1973年，C主体完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的开始用C语言完全重写了UNIX。此时编程的乐趣已经使他们完全忘记了那个“Space Travel”，一门心思的投入到了UNIX和C语言的开发中。自此，C语言和UNIX相辅相成的发展至今。
类C语言起源、历史
C++（C plus plus Programming Language） - 1983
还是贝尔实验室的人，Bjarne Stroustrup（本贾尼·斯特劳斯特卢普） 在C语言的基础上推出了C++，它扩充和完善了C语言，特别是在面向对象编程方面。一定程度上克服了C语言编写大型程序时的不足。
Python （Python Programming Language）--1991
1989年圣诞节期间，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。第一个Python的版本发布于1991年。
Java（Java Programming Language） - 1995
Sun公司的Patrick Naughton的工作小组研发了Java语言，主要成员是James Gosling（詹姆斯·高斯林）
C（C Sharp Programming Language） - 2000
Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海尔斯伯格）发明了C，他也是Delphi语言之父。
当然现在还有一些新语言，比如2009年Google的go语言，以及麻省理工的julia等。
3 为什么是Python
Python有哪些优点
1 语法简单 漂亮：我们可以说Python是简约的语言，非常易于读写。在遇到问题时，我们可以把更多的注意力放在问题本身上，而不用花费太多精力在程序语言、语法上。
2 丰富而免费的库：Python社区创造了各种各样的Python库。在他们的帮助下，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库，然而，除了它，还有很多其他的库。
3 开源：Python是免费开源的。这意味着我们不用花钱，就可以共享、复制和交换它，这也帮助Python形成了丰富的社区资源，使其更加完善，技术发展更快。
4 Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。尽管面向对象的程序语言通常十分复杂，Python却设法保持简洁。
5 Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。
Python有哪些作用
Python是什么都能做，但是我们学的是数据分析，我们看看在数据分析领域Python能做什么。
数据采集：以Scrapy 为代表的各类方式的爬虫
数据链接：Python有大量各类数据库的第三方包，方便快速的实现增删改查
数据清洗：Numpy、Pandas，结构化和非结构化的数据清洗及数据规整化的利器
数据分析：Scikit-Learn、Scipy，统计分析，科学计算、建模等
数据可视化：Matplotlib、Seaborn等等大量各类可视化的库
所以说总结， 为什么数据科学选的是python， 最重要就是两个原因：
1 语法简单漂亮
2 大量丰富免费的第三方库

Ⅳ 数据科学家需要掌握的10个基本统计技术

数据科学家需要掌握的10个基本统计技术
无论您在数据的科学性问题上持哪种看法，都无法忽视数据的持续重要性，也不能轻视分析、组织和情境化数据的能力。 根据大量的就业数据和员工反馈信息统计，在“25个最佳美国就业机会”排行榜中，数据科学家排名第一。毫无疑问，数据科学家所做的具体工作内容将会进一步拓展。随着机器学习等技术变得越来越普遍，深度学习等新兴领域对研究人员和工程师的需求得到了巨大的推动，数据科学家们在创新和技术进步的浪潮中再次崭露头角。
编码能力强大是很重要的，但数据科学并不专职于软件工程(事实上，对Python很熟悉就足够了)。数据科学家生活在编码、统计学和批判性思维的交叉点上。正如乔希·威尔斯(JoshWills)所说的那样：“数据科学家是一个比任何程序员都要好的统计学家，而且比任何统计学家都更擅长编程。”笔者个人知道有太多的软件工程师希望转向数据科学家，并盲目利用机器学习框架TensorFlow或Apache Spark，而不透彻理解背后的统计理论。因此出现了“统计学习”，一个与机器学习有关的理论框架，包含统计到功能分析的一系列专业领域。
为什么学习统计学习?了解各种技术背后的想法是非常重要的，可以让你知道如何以及何时使用它们。由简入繁，首先要理解更简单的方法，才好把握更复杂的方法。准确地评估一种方法的性能，了解它的工作效果多好或者多糟，这一点很重要。此外，这是一个令人兴奋的研究领域，在科学，工业和金融领域有着重要的应用。最终，统计学习是培养现代数据科学家的基本要素。统计学习问题的例子有：
确定前列腺癌的危险因素。
根据记录周期图对录制的音素进行分类。
根据人口统计、饮食和临床测量，预测是否有人会发生心脏病。
自定义垃圾邮件检测系统。
识别手写邮政编码中的数字。
将组织样本分为几个癌症类别之一。
建立人口调查数据中工资与人口变量之间的关系。
统计学习和机器学习之间的差异在于：
机器学习是人工智能的一个子领域。
统计学习是统计学的一个分支。
机器学习更强调大规模应用和预测的准确性。
统计学习强调模型及其可解释性，精确性和不确定性。
1 - 线性回归：
在统计学中，线性回归是一种通过拟合自变量与自变量之间最佳线性关系来预测目标变量的方法。最好的做法是确保每个点的形状和实际观测之间的所有距离之和尽可能小。形状的适合性是“最好的”，因为在形状的选择上没有其他位置会产生较少的误差。线性回归的2种主要类型是简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归使用一个独立变量来通过拟合最佳线性关系来预测因变量。多重线性回归使用多个独立变量来通过拟合最佳线性关系来预测因变量。
选择你在日常生活中使用的任何两件相关的东西。如每月支出，月收入和过去三年每月的旅行次数的数据。就需要回答以下问题：
我明年的每月开支是多少?
哪个因素(每月收入或每月旅行次数)在决定我的每月支出时更重要?
月收入和每月旅行如何与每月支出相关联?
2 - 分类：
分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集合，以助进行更准确的预测和分析。有时也称为决策树，分类是用于对非常大的数据集进行分析的几种方法之一。眼下有2大分类技术脱颖而出：Logistic回归和判别分析。
Logistic回归分析是当因变量是二分(二元)时进行的适当的回归分析。像所有回归分析一样，Logistic回归是预测分析。 Logistic回归用于描述数据并解释一个相关二元变量与一个或多个标称、序数、区间或比例级别的独立变量之间的关系。逻辑回归可以检查的问题类型：
每增加一磅的超重和每天吸一包香烟，肺癌的可能性(是vs否)会发生怎样的变化?
体重卡路里摄入量，脂肪摄入量和参与者年龄对心脏病发作是否有影响(有vs无)?
在判别分析中，先验已知2个或更多个组或群或群，并基于所测量的特征将1个或更多个新观察分类到1个已知群中。判别分析在每个响应类别中分别对预测因子X的分布进行建模，然后使用贝叶斯定理将它们翻转为给定X的值的响应类别概率的估计。这样的模型可以是线性的或二次的。
线性判别分析为每个观测值计算“判别分数”，以便对它所处的响应变量类别进行分类。这些分数是通过寻找自变量的线性组合得到的。它假设每个类别内的观察值都来自多变量高斯分布，预测因子的协方差在响应变量Y的所有k水平上是共同的。
二次判别分析提供了一种替代方法。和LDA一样，QDA假定每个Y类的观测值都是从高斯分布中得到的。但是，与LDA不同的是，QDA假定每个类都有其自己的协方差矩阵。换句话说，预测因子不被假定在Y中的每个k水平上具有共同的方差。
3 - 重采样方法：
重采样是从原始数据样本中绘制重复样本的方法。这是统计推断的非参数方法。换句话说，重采样方法不涉及使用通用分布表来计算近似p概率值。
重采样根据实际数据生成唯一的采样分布。它使用实验方法而不是分析方法来生成独特的抽样分布。它产生无偏估计，因为它是基于研究者所研究数据的所有可能结果的无偏样本。为了理解重采样的概念，您应该理解术语Bootstrapping和交叉验证：
Bootstrapping是一种技术，可以帮助您在很多情况下验证预测模型的性能、集成方法、估计模型的偏差和方差。它通过对原始数据进行替换来进行采样，并将“未选择”的数据点作为测试用例。我们可以做这几次，并计算平均分作为我们的模型性能的估计。
另一方面，交叉验证是验证模型性能的一种技术，它是通过将训练数据分成k个部分来完成的。我们以k - 1部分作为训练集，并使用“伸出部分”作为我们的测试集。我们重复k次不同的方式。最后，我们将k分数的平均值作为我们的业绩估计。
通常对于线性模型，普通最小二乘法是考虑将它们适合于数据的主要标准。接下来的3种方法是可以为线性模型的拟合提供更好的预测精度和模型可解释性的替代方法。
4 - 子集选择：
这种方法确定了我们认为与响应相关的p预测因子的一个子集。然后，我们使用子集特征的最小二乘拟合模型。
最佳子集选择：这里我们对每个可能的p预测因子组合进行单独的OLS回归，然后查看最终的模型拟合。算法分为2个阶段：(1)拟合所有包含k预测因子的模型，其中k是模型的最大长度;(2)使用交叉验证的预测误差选择单个模型。使用测试或验证错误非常重要，而不是训练错误来评估模型拟合，因为RSS和R 2单调增加更多的变量。最好的方法是在测试误差估计值上交叉验证并选择具有最高R 2和最低RSS的模型。
向前逐步选择考虑预测因子的一个小得多的子集。它从不含预测因子的模型开始，然后在模型中添加预测因子，直到所有预测因子都在模型中。被添加变量的顺序是变量，其给出对拟合的最大的加法改进，直到没有更多的变量使用交叉验证的预测误差来改进模型拟合。
向后逐步选择开始将模型中的所有预测因子，然后迭代去除最不有用的预测因子。
混合方法遵循向前逐步回归方法，但是，在添加每个新变量之后，该方法还可以去除对模型拟合没有贡献的变量。
5 - 收缩：
这种方法适合一个涉及所有p预测因子的模型，然而，估计系数相对于最小二乘估计向零收缩。这种缩水，又称正规化，具有减少方差的作用。取决于执行什么类型的收缩，其中一些系数可能恰好被估计为零。因此这个方法也执行变量选择。将系数估计收缩为零的两个最着名的技术是岭回归和Lasso。
岭回归类似于最小二乘，通过最小化一个稍微不同的数量估计系数。像OLS一样，岭回归寻求降低RSS的系数估计值，但是当系数接近于零时，它们也会有收缩惩罚。这个惩罚的作用是将系数估计收缩到零。不用进入数学计算，知道岭回归缩小列空间方差最小的特征是有用的。像在主成分分析中一样，岭回归将数据投影到双向空间，然后比高方差分量收缩低方差分量的系数，这相当于最大和最小主分量。
岭回归至少有一个缺点：它包括最终模型中的所有p预测值。犯规条款将使它们中的许多接近于零，但不完全为零。这对于预测准确性来说通常不是问题，但它可能使模型更难以解释结果。 Lasso克服了这个缺点，并且能够迫使一些系数归零，只要s足够小。由于s = 1导致有规律的OLS回归，当s接近0时，系数收缩为零。因此，Lasso回归也执行变量选择。
6 - 维度降低：
维数减少将估计p + 1个系数的问题简化为M + 1个系数的简单问题，其中M
可以将主成分回归描述为从大量变量中导出低维特征集合的方法。数据的第一个主要组成方向是观测值变化最大的。换句话说，第一台PC是尽可能接近数据的一条线。人们可以适应不同的主要组成部分。第二个PC是与第一个PC不相关的变量的线性组合，并且受这个约束的变化最大。这个想法是主要的组成部分使用随后正交方向的数据的线性组合捕获数据中最大的变化。通过这种方式，我们也可以结合相关变量的效果，从可用数据中获取更多信息，而在正则最小二乘中，我们将不得不放弃其中一个相关变量。
我们上面描述的PCR方法包括确定最能代表预测因子的X的线性组合。这些组合(方向)以无监督的方式被识别，因为响应Y不用于帮助确定主要组件方向。也就是说，响应Y不监督主成分的识别，因此不能保证最能解释预测因子的方向对于预测响应(即使经常假设)也是最好的。偏最小二乘法(PLS)是一个监督的替代PCR。与PCR一样，PLS是一种降维方法，它首先识别一组新的较小的特征，这些特征是原始特征的线性组合，然后通过最小二乘法拟合一个线性模型到新的M特征。然而，与PCR不同的是，PLS利用响应变量来识别新的特征。
7 - 非线性模型：
在统计学中，非线性回归是回归分析的一种形式，其中观测数据是由一个函数建模的，该函数是模型参数的非线性组合，并取决于一个或多个自变量。数据通过逐次逼近的方法进行拟合。以下是一些处理非线性模型的重要技巧：
如果实数的函数可以写成区间指示函数的有限线性组合，则称实数为函数。非正式地说，一个阶梯函数是一个只有很多片段的分段常量函数。
分段函数是由多个子函数定义的函数，每个子函数应用于主函数域的一定间隔。分段实际上是表达函数的一种方式，而不是函数本身的一个特征，但是具有额外的限定，可以描述函数的性质。例如，分段多项式函数是在其每个子域上是多项式的函数，但是每个子域上可能是不同的。
样条函数是由多项式分段定义的特殊函数。在计算机图形学中，样条是指分段多项式参数曲线。由于其结构简单，评估方便和准确，以及通过曲线拟合和交互式曲线设计逼近复杂形状的能力，样条曲线是流行的曲线。
广义加性模型是一种线性预测模型，其中线性预测变量线性依赖于某些预测变量的未知光滑函数，兴趣集中在对这些光滑函数的推理上。
8 - 基于树的方法：
基于树的方法可以用于回归和分类问题。这些涉及将预测空间分层或分割成若干简单区域。由于用于分割预测变量空间的分裂规则集合可以在树中进行概括，所以这些类型的方法被称为决策树方法。下面的方法生成多个树，然后结合在一起产生一个单一的共识预测。
套袋(Bagging)是减少预测方差的方法，通过使用重复组合来生成原始数据集中的训练数据，从而生成与原始数据相同的多样性。通过增加你的训练集的大小，你不能提高模型的预测力，只是减少方差，勉强把预测调整到预期的结果。
提升(Boosting)是一种使用几种不同的模型计算产出的方法，然后使用加权平均方法对结果进行平均。通过改变你的加权公式，结合这些方法的优点和缺陷，你可以使用不同的狭义调整模型，为更广泛的输入数据提供一个很好的预测力。
随机森林(random forest )算法实际上非常类似于套袋。你也可以绘制训练集的随机bootstrap样本。但是，除了自举样本之外，还可以绘制随机子集来训练单个树;在套袋中，你给每个树一套完整功能。由于随机特征选择，与常规套袋相比，树木之间的相互独立性更高，这通常会带来更好的预测性能(由于更好的方差偏差权衡)，而且速度更快，因为每棵树只能从功能的一个子集。
9 - 支持向量机：
SVM是机器学习中监督学习模型中的一种分类技术。通俗地说，它涉及于找到超平面(2D中的线，3D中的平面和更高维中的超平面，更正式地说，超平面是n维空间中的n维空间)最大保证金从本质上讲，它是一个约束优化问题，其边界被最大化，受限于它对数据进行了完美的分类(硬边缘)。
这种“支持”这个超平面的数据点被称为“支持向量”。对于两类数据不能线性分离的情况，这些点被投影到可能线性分离的分解(高维)空间。涉及多个类的问题可以分解为多个一对一或者一对二的分类问题。
10 - 无监督学习：
到目前为止，我们只讨论了监督学习技术，其中组是已知的，提供给算法的经验是实际实体和它们所属的组之间的关系。当数据的组(类别)未知时，可以使用另一组技术。它们被称为无监督的，因为它会留在学习算法中以找出所提供的数据中的模式。聚类是无监督学习的一个例子，其中不同的数据集被聚类为密切相关的项目组。下面是最广泛使用的无监督学习算法的列表：
主成分分析通过识别一组具有最大方差和相互不相关的特征的线性组合来帮助产生数据集的低维表示。这种线性维度技术有助于理解变量在无监督环境下的潜在相互作用。
k-Means聚类：根据到群集质心的距离将数据分为k个不同的集群。
分层集群：通过创建集群树来构建集群的多级分层结构。
以上是一些基本的统计技术的简单解释与说明，可以帮助数据科学项目经理和主管人员更好地理解他们的数据科学小组背后隐藏的内容。实际上，一些数据科学小组纯粹通过python和R库运行算法。他们中的大多数甚至不必考虑潜在的数学问题。但是，能够理解统计分析的基础知识可以为您的团队提供更好的方法。

Ⅳ 常用的大数据技术有哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

Ⅵ 岭回归和Lasso回归有什么区别

岭回归是线性回归采用L2正则化的形式，Lasso回归是采用L1正则化的形式，Lasso回归易产生稀疏解

Ⅶ 多项式回归和多元式回归区别！

方差分析与回归分析是有联系又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系，从而剔除对结果影响较小的变量，提高试验的效率和精度。而回归分析是研究变量与结果的定量关系，得出相应的数学模式。在回归分析中，需要对各变量对结果影响进行方差分析，以剔除影响不大的变量，提高回归分析的有效性。
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。
回归分析是研究各因素对结果影响的一种模拟经验方程的办法，回归分析（regression analysis)是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。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。
回归分析中，会用到方差分析来判断各变量对结果的影响程度，从而确定哪些因素是应该纳入到回归方程中，哪些由于对结果影响的方差小而不应该纳入到回归方程中。

Ⅷ python ols summary哪个是斜率

python ols summary直线的x，y方程是这样的：y = kx+b， k就是斜率。
求线性回归斜率， 就是说有这么一组(x, y)的对应值——样本。如果有四组，就说样本量是4，根据这些样本，做“线性回归”，最终求出一条直线（即y = kx + b的k值和b值），使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线（或者直线附近）上。实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”，这用到了pandas的ols函数。
可决系数，说明估计的准确性，“可决系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。由上面的表达式可以知道“确定系数”的正常取值范围为[0 1]，越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强，这个模型对数据拟合的也较好。岭回归(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强于最小二乘法。通常岭回归方程的R平方值会稍低于普通回归分析，但回归系数的显着性往往明显高于普通回归，在存在共线性问题和病态数据偏多的研究中有较大的实用价值。

Ⅸ 机器学习实战的作品目录

目录第一部分分类第1章机器学习基础21.1 何谓机器学习31.1.1 传感器和海量数据41.1.2 机器学习非常重要51.2 关键术语51.3 机器学习的主要任务71.4 如何选择合适的算法81.5 开发机器学习应用程序的步骤91.6 Python语言的优势101.6.1 可执行伪代码101.6.2 Python比较流行101.6.3 Python语言的特色111.6.4 Python语言的缺点111.7 NumPy函数库基础121.8 本章小结13第2章k-近邻算法 152.1 k-近邻算法概述152.1.1 准备：使用Python导入数据172.1.2 从文本文件中解析数据192.1.3 如何测试分类器202.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果202.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据212.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图232.2.3 准备数据：归一化数值252.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器262.2.5 使用算法：构建完整可用系统272.3 示例：手写识别系统282.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量292.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字302.4 本章小结31第3章决策树 323.1 决策树的构造333.1.1 信息增益353.1.2 划分数据集373.1.3 递归构建决策树393.2 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图423.2.1 Matplotlib注解433.2.2 构造注解树443.3 测试和存储分类器483.3.1 测试算法：使用决策树执行分类493.3.2 使用算法：决策树的存储503.4 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型503.5 本章小结52第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 534.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法534.2 条件概率554.3 使用条件概率来分类564.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类574.5 使用Python进行文本分类584.5.1 准备数据：从文本中构建词向量584.5.2 训练算法：从词向量计算概率604.5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器624.5.4 准备数据：文档词袋模型644.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件644.6.1 准备数据：切分文本654.6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证664.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向684.7.1 收集数据：导入RSS源684.7.2 分析数据：显示地域相关的用词714.8 本章小结72第5章Logistic回归 735.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类745.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定755.2.1 梯度上升法755.2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数775.2.3 分析数据：画出决策边界795.2.4 训练算法：随机梯度上升805.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率855.3.1 准备数据：处理数据中的缺失值855.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类865.4 本章小结88第6章支持向量机896.1 基于最大间隔分隔数据896.2 寻找最大间隔916.2.1 分类器求解的优化问题926.2.2 SVM应用的一般框架936.3 SMO高效优化算法946.3.1 Platt的SMO算法946.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集946.4 利用完整Platt SMO算法加速优化996.5 在复杂数据上应用核函数1056.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间1066.5.2 径向基核函数1066.5.3 在测试中使用核函数1086.6 示例：手写识别问题回顾1116.7 本章小结113第7章利用AdaBoost元算法提高分类性能 1157.1 基于数据集多重抽样的分类器1157.1.1 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法1167.1.2 boosting1167.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能1177.3 基于单层决策树构建弱分类器1187.4 完整AdaBoost算法的实现1227.5 测试算法：基于AdaBoost的分类1247.6 示例：在一个难数据集上应用AdaBoost1257.7 非均衡分类问题1277.7.1 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线1287.7.2 基于代价函数的分类器决策控制1317.7.3 处理非均衡问题的数据抽样方法1327.8 本章小结132第二部分利用回归预测数值型数据第8章预测数值型数据：回归 1368.1 用线性回归找到最佳拟合直线1368.2 局部加权线性回归1418.3 示例：预测鲍鱼的年龄1458.4 缩减系数来“理解”数据1468.4.1 岭回归1468.4.2 lasso1488.4.3 前向逐步回归1498.5 权衡偏差与方差1528.6 示例：预测乐高玩具套装的价格1538.6.1 收集数据：使用Google购物的API1538.6.2 训练算法：建立模型1558.7 本章小结158第9章树回归1599.1 复杂数据的局部性建模1599.2 连续和离散型特征的树的构建1609.3 将CART算法用于回归1639.3.1 构建树1639.3.2 运行代码1659.4 树剪枝1679.4.1 预剪枝1679.4.2 后剪枝1689.5 模型树1709.6 示例：树回归与标准回归的比较1739.7 使用Python的Tkinter库创建GUI1769.7.1 用Tkinter创建GUI1779.7.2 集成Matplotlib和Tkinter1799.8 本章小结182第三部分无监督学习第10章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组18410.1 K-均值聚类算法18510.2 使用后处理来提高聚类性能18910.3 二分K-均值算法19010.4 示例：对地图上的点进行聚类19310.4.1 Yahoo! PlaceFinder API19410.4.2 对地理坐标进行聚类19610.5 本章小结198第11章使用Apriori算法进行关联分析20011.1 关联分析20111.2 Apriori原理20211.3 使用Apriori算法来发现频繁集20411.3.1 生成候选项集20411.3.2 组织完整的Apriori算法20711.4 从频繁项集中挖掘关联规则20911.5 示例：发现国会投票中的模式21211.5.1 收集数据：构建美国国会投票记录的事务数据集21311.5.2 测试算法：基于美国国会投票记录挖掘关联规则21911.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征22011.7 本章小结221第12章使用FP-growth算法来高效发现频繁项集22312.1 FP树：用于编码数据集的有效方式22412.2 构建FP树22512.2.1 创建FP树的数据结构22612.2.2 构建FP树22712.3 从一棵FP树中挖掘频繁项集23112.3.1 抽取条件模式基23112.3.2 创建条件FP树23212.4 示例：在Twitter源中发现一些共现词23512.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘23812.6 本章小结239第四部分其他工具第13章利用PCA来简化数据24213.1 降维技术24213.2 PCA24313.2.1 移动坐标轴24313.2.2 在NumPy中实现PCA24613.3 示例：利用PCA对半导体制造数据降维24813.4 本章小结251第14章利用SVD简化数据25214.1 SVD的应用25214.1.1 隐性语义索引25314.1.2 推荐系统25314.2 矩阵分解25414.3 利用Python实现SVD25514.4 基于协同过滤的推荐引擎25714.4.1 相似度计算25714.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？26014.4.3 推荐引擎的评价26014.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎26014.5.1 推荐未尝过的菜肴26114.5.2 利用SVD提高推荐的效果26314.5.3 构建推荐引擎面临的挑战26514.6 基于SVD的图像压缩26614.7 本章小结268第15章大数据与MapRece27015.1 MapRece：分布式计算的框架27115.2 Hadoop流27315.2.1 分布式计算均值和方差的mapper27315.2.2 分布式计算均值和方差的recer27415.3 在Amazon网络服务上运行Hadoop程序27515.3.1 AWS上的可用服务27615.3.2 开启Amazon网络服务之旅27615.3.3 在EMR上运行Hadoop作业27815.4 MapRece上的机器学习28215.5 在Python中使用mrjob来自动化MapRece28315.5.1 mrjob与EMR的无缝集成28315.5.2 mrjob的一个MapRece脚本剖析28415.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法28615.6.1 Pegasos算法28715.6.2 训练算法：用mrjob实现MapRece版本的SVM28815.7 你真的需要MapRece吗？29215.8 本章小结292附录A Python入门294附录B 线性代数303附录C 概率论复习309附录D 资源312索引313版权声明316

Ⅹ python数据挖掘是什么

数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信
息和知识的过程。
python数据挖掘常用模块
numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等

pandas模块：用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等

matplotlib模块：专用于数据可视化，当然含有统计类的seaborn模块

statsmodels模块：用于构建统计模型，如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等

scipy模块：专用于统计中的各种假设检验，如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等

sklearn模块：专用于机器学习，包含了常规的数据挖掘算法，如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘推荐的入门方式是？小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地（前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等），这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问，此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法，如果将入门顺序搞反了，可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
了。

对于小公司来说，你得清楚的知道自己的痛点是什么，这些痛点是否能够体现在数据上，公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量，数据分析侧重于历史的描述，数据挖掘则侧重于未来
的预测。

差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说，就是懂分析的人能够从数据中看出破绽，解决问题，甚至用数据创造价值；
不懂分析的人，做不到这些，更多的是描述数据。
更多技术请关注python视频教程。