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连续变量
python机器学习决策树算法
一、概述:1、信息熵:公式:H[x]=-∑p(x)log2p(x)不确定性越大,信息熵越大2、决策树评价:优点:小规模数据集有效缺点:处理
连续变量
不好;类别较多时,错误增加的比较快;不能处理大量数据二、
孙笑川 258
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2022-11-25 08:59
机器学习教程
决策树
python
python 两样本T检验
importosimportpandasaspd"""检验其他变量是否跟avg_exp有关avg_exp是
连续变量
,作为因变量;研究自变量类型对avg_exp的影响1.自变量是二分类变量两样本T检验2.
with_still_water
·
2022-11-24 19:49
python
python
两样本T检验
正态分布、单 (双) 样本 T 检验
本次来说说
连续变量
与分类变量(二分)之间的检验。通俗的来讲,就是去发现变量间的关系。
连续变量
数量为一个,分类变量数量为两个。总体:包含所有研究个体的集合。样本:经过抽样总体中的部分个体。
数据不吹牛
·
2022-11-24 19:07
python
机器学习
数据分析
人工智能
大数据
(4)机器学习--回归模型
先决条件是所有的变量都是
连续变量
,随着自变量x的增加,因变量y也会增加。1.2逻辑回归模型详解当因变量为离散变量时如何更好的拟合出x与y的关系?
north_fish420
·
2022-11-24 15:04
回归
逻辑回归
分类和回归任务通俗讲解
按照较官⽅些的说法,输⼊变量与输出变量均为
连续变量
的预测问题是回归问题,输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题。
舞果sight
·
2022-11-24 12:34
模式识别与人工智能
机器学习
回归
数据挖掘
人工智能
MATLAB实现各种熵:香农熵、条件熵、模糊熵、样本熵等
然而,通常在给定的数据集上,无法知道
连续变量
的概率分布,其概率密度函数也就无法获得,不能够用微分熵的计算公式。那要如何计算呢?
WW、forever
·
2022-11-24 12:59
#
MATLAB实现各种基础方法
matlab
机器学习基础(四)预测方法(分类&回归)概述
都是为了预测根据预测目标不同,可以将预测问题分为以下三类分类:预测目标值无顺序意义且为有限个数离散量预测目标值只有单纯的类别区别,各类之间的差距一致(只有相同和不同的差别)回归:预测目标值为有顺序意义的
连续变量
取值范围为任意实数序回归
Guanxiong He
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2022-11-24 04:22
机器学习基础
机器学习
回归
分类
SPSS数据插补方法
第一步-将arcgis多值提取至点的数据整理成标准格式做一下转置以及提取一下年月日的结果第二步-导入到SPSS26中,然后设置一下变量格式如果是
连续变量
的话建议用标度,如果是非
连续变量
测度那里选名义,其他的像宽度
圣叹
·
2022-11-23 13:27
数据分析
时序数据库
机器学习——决策树补充
定义:在一定区间内可以任意取值的变量叫
连续变量
,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。——百度百科由定义可知,连续值得取值是无限的,不在是离散数值的有限,故不能直接
摆脱咸鱼
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2022-11-23 12:31
机器学习
决策树
python
逻辑回归模型及案例(Python)
线性回归是用来预测
连续变量
的,其取值范围(-∞,+∞),而逻辑回归模型是
QYiRen
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2022-11-23 06:39
数据分析与挖掘
学习
python
数据分析
数据挖掘
机器学习
python决策树原理_决策树算法原理及实现
决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对
连续变量
做决策树。近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法,它的概念非常简单。
weixin_39848347
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2022-11-22 04:11
python决策树原理
1月13号学习笔记 逻辑回归
1:逻辑回归机器学习有回归与分类我们可以按照任务的种类,将任务分为回归任务和分类任务.按照较官方些的说法,输入变量与输出变量均为
连续变量
的预测问题是回归问题。
初学者冲冲冲
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2022-11-22 00:35
逻辑回归
算法
机器学习
逻辑回归模型 python_机器学习-逻辑回归分析(Python)
前言回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法一、分类与回归1.1什么是分类和回归区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为
连续变量
的问题;分类问题:输出变量为有限
weixin_39609170
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2022-11-22 00:48
逻辑回归模型
python
kaggle房价预测特征意思_用python进行房价预测
该数据集具有23个定类变量,23个定序变量,14个离散变量和20个
连续变量
(以及2个额外的观察标识符)-总共82个特征。可以在包含的codebook.txt文件中找到每个变量的说明。
weixin_39709194
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2022-11-21 17:14
kaggle房价预测特征意思
决策树-离散连续值如何构造决策树
决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对
连续变量
做决策树。2,一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分:特征选择:特征选择是指从训练数据
x_iesheng
·
2022-11-21 16:09
xgb
手把手教你SPSS进行ROC曲线分析
ROC曲线主要应用于二分类结局,比如是否死亡,疾病诊断,肿瘤复发等等,可以用于自变量为
连续变量
的截点判定。可以做ROC曲线的软件很多,如SPSS,R语言,Stata,SAS等等,其中SPSS非常
天桥下的卖艺者
·
2022-11-21 15:25
SPSS
数据分析
决策树原理及CART算法python实现
及其简单实现具体内容看目录决策树概念决策树是一种基本的分类与回归的算法,其模型呈树形结构,在分类问题种,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布分类与回归一个比较浅层的区别是回归针对
连续变量
Coding_Cadenza
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2022-11-20 20:15
机器学习笔记
决策树
算法
python
Python实现KNN(K近邻)回归模型(KNeighborsRegressor算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数值项目实战
K近邻除了能进行分类分析,还能进行回归分析,即预测
连续变量
,此时的KNN称为K近邻回归模型。回归问题是一类预测连续值的问题,而能满足这样要求的数学模型称作回归模型,本项目应用K
胖哥真不错
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2022-11-20 20:28
机器学习
python
python
KNNK近邻回归模型
网格搜索算法
数据标准化
浅析李航老师-统计学习之有监督学习模型问题(本篇无深入)
5.多领域交叉回归问题:输入和输出变量均为
连续变量
的预测问题。标注问题:。。。。。。。。。变量序列的预测问题。分类问题:输出变量为有限个离散变量的预测问题。概率
木马苇
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2022-11-20 19:44
算法
人工智能
自然语言处理
OpenCV图像处理技术——图像直方图
这是一个
连续变量
(定量变量)的的概率分布的估计,并且被卡尔·皮尔逊(KarlPearson)首先引入。它是一种条形图。构建直方图:①将值的范围分段②计算每个间隔中有
Tomorimiao
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2022-11-20 11:15
纯小白向
opencv
python
机器学习——回归算法
回归问题也叫
连续变量
预测,其输出是由输入数据推断出来的一个实数值,是一种定量输出。如预测明天是晴天还是雨天,这是一个分类问题,而预测明天的气温度数,则是一个回归问题。
Escapingm
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2022-11-20 05:57
回归
机器学习
算法
回归算法
分类------KNN模型
knn算法需要一个距离函数来判断两个样本之间的距离,常用的:欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离等,一般选欧氏距离作为距离度量,但是这是只适用于
连续变量
。在文本分类这种非
连续变量
情况下,汉
少年心不定
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2022-11-19 13:33
机器学习
分类
python
统计学习方法笔记七----决策树
决策树分为分类树和回归树两种,分类数对离散变量做决策树,回归树对
连续变量
做决策树。本节主要讨论用于分类的决策树。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。
爱科研的徐博士
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2022-11-19 03:34
【算法】
统计学习方法
统计学
决策树
ID3
C4-5
CART
R ggplot2 图例-图例名
改图例名base+labs(col="图例名"#离散fill="图例名"#连续)base+labs(title=""#标题名x="",#横轴名y="",#纵轴名col=""#图例名#fill=""图例名
连续变量
Ma yuyang
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2022-11-19 01:36
R软件作图
通过逻辑回归和随机梯度下降法对乳腺癌数据集breastCancer和鸢尾花数据集iris进行线性分类
文章目录线性回归和逻辑回归StandardScaler处理线性分类乳腺癌数据集breastCancer鸢尾花数据集iris线性回归和逻辑回归线性回归就是预测一个
连续变量
的值,线性回归假设因变量和自变量之间是线性关系的
Love _YourSelf
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2022-11-18 04:34
计算机视觉
逻辑回归
分类
sklearn
算法
pytorch进阶————可视化
3、利用TensorBoard进行可视化3.1安装TensorBoard3.2TensorBoard可视化基本逻辑3.3TensorBoard配置与启动3.4Tensorboard图像可视化操作3.5
连续变量
可视化
data小孙
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2022-11-17 11:50
python
pytorch
风控建模二、特征工程---风控
三、共线性3.1相关系数COR:3.2方差膨胀系数VIF四、PSI参考文献一、分箱分箱是将
连续变量
离散化,将多状态的离散变量合并成少状态。
沐自礼
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2022-11-16 20:59
风控
人工智能
机器学习
人工智能
机器学习
数据挖掘
算法
python
python举例cart回归树_Python3机器学习实践:决策树CART
其中年龄,身高,月收入为
连续变量
,学历,工作为离散变量。如果把动心视为目标变量,此问题为分类问题。如果把动心度视为目标变量,此问题为回归问题。
老胡聊软件造价
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2022-11-13 14:08
python举例cart回归树
sigmoid、softmax函数/交叉熵损失函数/二分类、多分类详细推导过程
离散变量iii的概率分布为P(i)P(i)P(i),熵的公式:Entropy=−∑iP(i)logP(i)Entropy=-\sum_iP(i)logP(i)Entropy=−i∑P(i)logP(i)2、
连续变量
PuJiang-
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2022-11-13 11:33
深度学习理论基础
分类
机器学习
python
数字图像处理第四章——频率域滤波
目录4.1基本概念4.1.1复数4.1.2傅立叶级数4.1.3冲激及其取样特性4.1.4
连续变量
函数的傅里叶变换4.1.5卷积4.2取样和取样函数的傅里叶变换4.2.1取样4.2.2取样函数的傅里叶变换
海鸥丸拉面
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2022-11-11 07:46
python
图像处理
深入浅出pytorch笔记——第七章
可视化卷积核可视化特征图可视化CNNclassactivationmap可视化方法安装例子使用FlashTorch快速实现CNN可视化安装可视化梯度可视化卷积核7.3TensorBoard可视化模型可视化图像可视化
连续变量
可视化参数分布可视化服务器端使用第七章
9CrimesAlright
·
2022-11-09 15:51
pytorch
深度学习
人工智能
机器学习——朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器优势:以贝叶斯定理为基础,简单易懂,学习效率高劣势:以各特征相互独立,
连续变量
的正态性假设为前提==》算法精度会因此受到影响先验概率根据以往经验核分析得到的概率,如P(好瓜)=60%后验概率事情已经发生
图南zzz
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2022-11-08 13:51
机器学习
机器学习
分类
算法
Python实现决策树回归模型(DecisionTreeRegressor算法)并应用网格搜索算法调优项目实战
1.项目背景决策树除了能进行分类分析,还能进行回归分析,即预测
连续变量
,此时的决策树称为回归决策树。
胖哥真不错
·
2022-11-07 15:14
机器学习
python
决策树回归模型
网格搜索算法调优
机器学习项目实战
特征重要性分析
递归特征消除法选择特征
cart算法_机器学习笔记——分类回归树CART与剪枝
即输出值可以为
连续变量
。CART算法本质上输出的是给定输入集合的条件下,输出随机变量的条件概率分布。在CART中,每个结点都只有两个子结点,其对于特征的判断是基于是与否,而非该特征到底有多少个取值。
weixin_39687881
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2022-11-02 22:33
cart算法
二分类最优阈值确定
最小生成树算法matlab
风控算法知识——WOE值的深度理解与应用
WOE,全称是“WeightofEvidence”,翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是
连续变量
的某个分段下的好坏客户的比例的对数。
金科应用研院
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2022-10-26 14:30
金融评分卡
大数据与建模
算法
WOE
量化风控
数据建模
数据分析--数据预处理
数据预处理数据分类定量数据定性数据数据质量数据清洗特征工程特征选择特征构建特征提取数据分类定量数据离散变量
连续变量
定性数据定序变量名义变量集中趋势主要测度是均值,中位数,和众数离散程度考虑变量的离散程度
小鱼干儿♛
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2022-10-20 22:21
数据分析
数据挖掘
详解梯度下降法求解线性模型参数
模型输出若为
连续变量
,就是回归;模型输出为离散值,就是分类。无监督学习常见的是聚类。给定一堆数据集,从中找出相似的类簇,这个过程没有label。神经网络,深度学习,S
浪子私房菜
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2022-10-04 07:31
线性回归
机器学习
机器学习
python
人工智能
2022国赛C 题古代玻璃制品(附代码+详细讲解视频)
思路:分解问题:问题(1):分析这些玻璃文物纹饰、类型、颜色、表面风化的关系;这题很简单,分析关系有相关性分析和差异性分析,需要注意一点,这四个指标都是定类变量,并非
连续变量
,因此:
数模人数模魂
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2022-09-21 07:50
机器学习
人工智能
python
算法
斯皮尔曼相关系数范围_斯皮尔曼相关系数
斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由
连续变量
观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的
weixin_39817122
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2022-09-18 09:49
斯皮尔曼相关系数范围
斯皮尔曼相关(spearman)系数法
它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由
连续变量
观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态
w阿威
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2022-09-18 09:49
概率论
matlab
Python实现逻辑回归模型教程
常见的分类回归场景有:通过信用分和账户余额预测客户贷款是否违约通过篮球比赛中平均抢得篮板球次数及平均每场得分预测是否被NBA选中通过特定城市的房屋大小及盥洗室数量预测房价是否为200w以上相比于线性回归的响应值是
连续变量
梦想画家
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2022-09-17 18:11
机器学习
python
逻辑回归
python
机器学习
2022全国大学生数学建模国赛C题代码完整教程
C题古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题1:分析这些玻璃文物纹饰、类型、颜色、表面风化的关系这题很简单,分析关系有相关性分析和差异性分析,需要注意一点,这四个指标都是定类变量,并非
连续变量
,因此:对于相关性分析
a2016425249
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2022-09-17 07:41
机器学习
人工智能
jupter
matplotlib
python
数学建模-第六章:最优化方法建模
最优化方法/数学规划,是运筹学的一个分支怎样建立最优化问题的数学模型决策变量和函数约束或限制条件目标函数
连续变量
优化模型线性规划标准形式的线性规划模型线性规划问题转为标准形式maxw=7x+12ys.t9x
夏高木杉
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2022-09-13 18:38
算法
线性代数
机器学习
机器学习基础学习--决策树
决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对
连续变量
做决策树。决策树分类器就像判断模块和终止块组成的流程图,终止块表示分类结果(也就是树的叶子)。
雪泪寒飞起来
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2022-09-12 07:00
机器学习实战3(朴素贝叶斯篇)
但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和
连续变量
的正态性假设为前提,就会导致算法精度
吃花生的图图
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2022-09-07 14:28
#
机器学习实战
算法
机器学习
python
计算机视觉
人工智能
《机器学习实战》——朴素贝叶斯
但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和
连续变量
的正态性假设为前提,就会导致算法精度在某种程度上受影响。二朴素贝叶斯理论朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分,所以在讲述朴素贝叶斯之前有必要
频率52HZ
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2022-09-07 14:46
机器学习
python
机器学习
朴素贝叶斯
R语言基于ggplot绘制多条ROC曲线(2)
ROC曲线主要应用于二分类结局,比如是否死亡,疾病诊断,肿瘤复发等等,可以用于自变量为
连续变量
的截点判定。既往我们已经介绍了R语言基于ggplot和pROC包绘制多条ROC曲线,但是在我们实际绘
天桥下的卖艺者
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2022-08-31 12:55
R语言
r语言
开发语言
天池大赛之工业蒸汽量预测(有史以来最全面)
目录1、导包与数据挖掘1.1导包1.2数据载入1.3数据合并1.4数据分布1.5特征清洗1.6特征可视化1.7相关性系数1.8归一化1.9Box-Cox变换对
连续变量
分布的影响1.10目标值探索1.11
Code-Seed
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2022-08-28 07:07
Python数据分析
人工智能
天池大赛工业蒸汽量预测
数据分析与挖掘
特征工程
数据可视化
Python数据分析案例07——二手车估价(机器学习全流程,数据清洗、特征工程、模型选择、交叉验证、网格搜参、预测储存)
价格是一个
连续变量
,所以这是一个回归问题。(需要数据集可以留言)特征和数据集如下:特征名称和含义数据集:说实话有点复杂,给的是txt文件,而且各种花样缺失数据.....要是新手估计读取
阡之尘埃
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2022-08-23 08:37
实用的Python机器学习
数据分析
数据挖掘
python
机器学习
pandas
SPSS数据分析之
连续变量
频率分析
接着上一篇SPSS数据分析之分类变量频率分析现在我们以“Q3.周岁年龄”这个变量进行
连续变量
的频率分析:步骤:【分析】-【描述统计】-【频率】-【Q3.周岁年龄】在【频率:统计】中,SPSS提供了丰富的描述性计量
糖潮丽子
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2022-08-22 07:35
SPSS
数据分析
大数据
spss
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