数据挖掘流程说明流程分为：导入数据、数据预处理、数据分析展示、数据建模、模型评估、模型应用。本文简单用案例来演示整个流程。其中用到的数据模型是 linear_model：使用线性回归方法库。这里只是用线性回归模型作为演示。案例问题：案例场景每个销售型公司都有一定的促销费用，促销费用可以带来销售量的显著提升。当给出一定的促销费用时，预计会带来多大的商品销售量？# 导入库import reimport
参考文献：《Python数据分析与挖掘实战》分类与预测一、实现过程分类：构造分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。属于有监督的学习。预测：建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。分类实现过程： 学习：通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则。 分类：用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，若结果可接受则用样本集进行预测。预测实
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2023-12-14 18:53:25
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logistic回归：回归的基本思想：根据训练数据和分类边界线方程（方程参数未知），得到最佳拟合参数集，从而实现数据的分类。Logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域。通常，Logistic回归适用于二值型输出分类，即二分类，也就是分类结果只有两种情况：是与否，发生与不发生等。logistic回归的一般过程：（1）收
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2023-08-11 17:26:25
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**第五章 Logistic回归（机器学习实战）**Logistic回归的一般过程： (1) 收集数据：采用任意方法收集数据。 (2) 准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据 格式则最佳。 (3) 分析数据：采用任意方法对数据进行分析。 (4) 训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。 (5) 测试算法：一旦训练步驟完
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2024-01-16 16:41:24
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回归分析是研究两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系的统计分析方法，在很多行业都有广泛的应用。无论是银行、保险、电信等服务行业的业务分析人员在进行数据库营销、欺诈风险侦测，还是半导体、电子、化工、医药、钢铁等制造行业的研发技术人员在进行新产品实验设计与分析、流程优化与过程监控，或者更广义地说，不同类型的企业在开展质量管理和六西格玛项目时，都常常会用到回归分析。回归分析可以帮助我们判断哪些因素的影
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2023-08-05 14:17:55
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本篇博客写的不好，若要简洁版的logistic回归的介绍，请参考另一篇博客： logistic回归是分类算法中最璀璨的一个算法。在研究两分类相应变量(即只有类别0和类别1)与诸多自变量(即每条数据的各个特征变量)之间的相互关系时，常常选用logistic回归模型。关于logistic回归分类算法，《机器学习实战》一书中说的不是很好。在博客 中，博主洞庭之子对其介
一、回归分析目的：设法找出变量间的依存(数量)关系, 用函数关系式表达出来。所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因
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2023-08-05 14:17:35
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1、线性回归一元线性回归分析多元线性回归分析线性回归模型这里的目标函数（损失函数）的推导实际运用了极大似然的思想， 假设误差服从高斯分布，使误差最小。2、岭回归岭回归是对线性回归的变体3、losso回归losso回归模型是对线性回归的另一种改进，可以防止出现过拟合4、多项式回归多项式模型的损失函数与多元线性回归的损失函数相同，都是最小二乘误差。求解最优模型也是求解使得损失函数最小的参数，
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2023-08-07 01:11:55
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前言此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完全可以自己扩充，可以自定义挖掘算法，不过目前此系列中还不涉及，只涉及微软提供的算法，当然这些算法已经基本涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景，也就是说熟练了这些算法大部分的应用场景都能游刃有余的解决，每篇算法
使用逻辑回归、svm和决策树；随机森林和XGBoost进行模型构建。逻辑回归：是机器学习分类算法的一种，它在线性回归模型的基础上加入类别映射，从而实现分类问题。支持向量机：主要讲特征空间通过非线性变换的方式映射到一个高维(甚至无限维)的特征空间，并在这个高维空间中找到最优线性分界超平面的一种方法。不仅需要这个分界超平面能够把两个类别的数据正确分割开，还需要使这两类数据之间的分类间隔达到最大。决策树
回归分析回归分析是通过建立模型来研究变量之间的相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具，在工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域应用十分广泛。从经典的回归分析方法到近代的回归分析方法，按照研究方法划分，回归分析研究的范围大致如下： 在数据挖掘环境下，自变量与因变量具有相关关系，自变量的值是已知的，因变量是要预测的。 常用回归模型： 回归模型名称适用条
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2023-10-24 04:39:45
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进入机器学习阶段后第一次接触线性回归，感觉线性回归其实就是通过有限的离散型数据，找到一条直线，使得尽可能多的离散点，分布在线附近的区域（理想状态是所有的点都在线上，但是一般是无法满足的），以此来预测出现在未知位置的点的分布情况，从而预测出你要评估的目标值。首先，什么是回归， 回归分析研究的是多个变量之间的关系。它是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关
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2023-10-24 04:38:45
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SPSS Modeler数据挖掘：回归分析1 模型定义回归分析法是最基本的数据分析方法，回归预测就是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关的某随机变量的未来值。回归分析是研究一个变量（被解释变量）与另一个或几个变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。回归分析的主要...
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2017-10-25 10:45:00
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“ 数据挖掘算法基于线性代数、概率论、信息论推导，深入进去还是很有意思的，能够理解数学家、统计学家、计算机学家的智慧，这个专栏从比较简单的常用算法入手，后续研究基于TensorFlow的高级算法，最好能够参与到人脸识别和NLP的实际项目中，做出来一定的效果。” 一、理解线性回归模型
首先讲回归模型，回归模型研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系，因变量可以是连续也可
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2024-02-03 14:52:33
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一、什么是logistics回归首先我们先要了解回归的概念，现有一些数据点，我们用 一条直线对这些点进行拟合，该线称为最佳拟合直线，这个拟合过程就称作回归。logistic回归虽然说是回归，但确是为了解决分类问题，是二分类任务的首选方法，简单来说，输出结果不是0就是1。举个简单的例子：癌症检测——输入病理的图片并且辨别患者是否患有癌症二、logistics回归和线性回归线性回归：线性回归是机器学习
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2023-12-18 20:02:28
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第六章 分类6.1 分类、回归与聚类分类和回归是两种数据分析形式，用于提取描述重要数据类或预测未来的数据趋势的模型。
分类：预测类对象的分类标号（离散值）回归：建立连续函数值模型6.2 分类的应用案例6.3 分类概念分类过程测试集要独立于训练样本集，否则会出现“过分拟合”(overfitting)的情况6.4 常用的分类方法6.4.1 K-近邻给定一个未知样本，k-最近邻分类法搜索模式空间，
数据挖掘算法学习笔记汇总 数据挖掘算法（一）–K近邻算法 （KNN） 数据挖掘算法（二）–决策树 数据挖掘算法（三）–logistic回归在介绍logistic回归之前先复习几个基础知识点，有助于后面的理解。基本数学知识点1、对数似然函数若总体X为离散型，其概率分布列为 &
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2023-06-07 12:46:16
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本文主要介绍logistic回归相关知识点和一个手写识别的例子实现一、logistic回归介绍：logistic回归算法很简单，这里简单介绍一下：1、和线性回归做一个简单的对比下图就是一个简单的线性回归实例，简单一点就是一个线性方程表示(就是用来描述自变量和因变量已经偏差的方程)2、logistic回归可以看到下图，很难找到一条线性方程能将他们很好的分开。这里也需要用到logistic回归来处理了
Python线性回归实战分析这篇文章主要介绍Python线性回归实战分析以及代码讲解，对此有兴趣的朋友学习下吧。一、线性回归的理论1)线性回归的基本概念线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多元线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出自变量和因变
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2023-09-12 19:53:58
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分类与预测1常见的分类与预测算法（1）回归分析逻辑回归模型：逻辑回归模型建模步骤：逻辑回归代码：#如下可运用于根据特征来判断违约情况等
import pandas as pd
#提取数据
filename= './data/bankloan.xls'
data=pd.read_excel(filename)
x=data.iloc[:,:8].as_matrix()
y=data.iloc[:,8
