连续变量第9页

《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·2022-09-07 14:46

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·2022-08-31 12:55

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·2022-08-28 07:07

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·2022-08-23 08:37

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·2022-08-22 07:35

数学建模：预测模型——多元回归分析 SPSS实现

线性回归介绍回归分析是研究变量之间因果关系的一种统计模型；因变量就是结果，自变量就是原因；基于结果变量（因变量）的种类，回归分析可分为：线性回归（因变量为连续变量）、logistic回归（因变量为分类变量

Luweir23·2022-08-20 12:15

Python+Scipy实现自定义任意的概率分布

目录连续变量分布离散变量分布二项分布BinomialDistribution几何分布GeometricDistribution泊松分布PoissonDistributionScipy自带了多种常见的分布

·2022-08-10 16:50

浅谈机器学习-回归与分类的区别

浅层：两者的的预测目标变量类型不同，回归问题是连续变量，分类问题离散变量。中层：回归问题是定

杨Zz.·2022-07-21 09:52

数学建模-分类模型（基于logistic回归）

假设2：有至少1个自变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量。假设3：每条观测间相互独立。分类变量（包括因变量和自变量）的分类必须全面且每一个分类间互斥。假设4：最小样本量要求为自变

chen_ ：)·2022-07-19 16:17

数据挖掘领域中的分类和回归区别是什么？

定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测明天是阴、晴还是雨，就是

郎神·2022-07-15 07:51

python数据建模与预测_Python建模复习：预测型数据挖掘

、多元非线性回归、广义线性回归、神经网络分类问题：决策树、逻辑回归、支持向量机、组合算法4.1朴素贝叶斯似然概率/全概率简单贝式网络NaïveBayes接受类别型字段，数值型字段离散化为类别型变量或将连续变量以常态分配的方式估计其概率值针对概率为

音乐符号·2022-07-09 07:48

origin做相关性分析图_相关性分析的可视化_相关系数图的绘制过程

weixin_39622123·2022-07-06 07:28

r语言c5.0变量相关性,R语言之相关性分析(示例代码)

两个变量或两组变量之间的联系，对于连续变量称为相关性，对于分类变量称为关联性。

勇舰·2022-07-06 07:27

好程序不脱发·2022-06-29 15:27

【NA】函数最佳逼近(一)

若f(x)f(x)f(x)是连续变量的函数，称s(x)s(x)s(x)为函数逼近；若由f(x)f(x)f(x

Anova.YJ·2022-06-20 07:08

机器学习之线性回归及特征归一化

回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。

matuoxifan·2022-06-08 09:23

python绘制ROC曲线，计算AUC

一：前言ROC曲线：ROC曲线(receiveroperatingcharacteristiccurve)，是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标；是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系；它通过将连续变量设定出多个不同的临界值

卅拓·2022-06-08 07:28

最大相关 - 最小冗余（mRMR）特征选择

给定两个随机变量x和y，他们的概率密度函数（对应于连续变量）为，则互信息为特征集S与类c的相关性由各个特征和类c之间的所有互信息值的平均值定义，如下所示：集合S中所有特征

薪升贷农名工·2022-05-27 00:12

决策树 cart java,决策树--CART树详解

3.CART回归树3.1算法详解CART回归树预测回归连续型数据，假设X与Y分别是输入和输出变量，并且Y是连续变量。

Joy瑞·2022-05-24 07:20

逻辑回归（logistics regression）

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.通俗一点讲,我们要预测的结果是一个数,比如要通过一个人的饮食预测一个人的体重,体重的值可以有无限多个

bugmaker.·2022-05-21 07:25

Keras深度学习实战（8）——房价预测

本节中，我们将通过预测房价信息，来了解如何使用神经网络解决连续变量的预测问题。1.任务与模型分析1.1波士顿房价数据集在本节中使用B

盼小辉丶·2022-05-15 13:56

数学建模之秩和比综合评价方法（RSR）

其中秩序和比是行或者列秩次的平均值，是一个非参数的统计量，具有0-1连续变量的特征。下面介绍秩和比综合评价方法的一般步骤：第一步，数据预处理。凡是评价方法中，都需要面对效益型、区间型、成本型等指标。

Icy Hunter·2022-05-13 07:22

[MATLAB/编程]报童的诀窍/报童问题-图解法和二分法

视r为连续变量，f(r)转化为概率密度函数p(r)，则所求n*满足实验要求：已知b=0.75，a=1，c=0.6,r服从均值=500（份），均方差=50（份）的正态分布

車鈊·2022-05-13 07:30

Pearson、Spearman、Kendall相关系数差别

zhimahuuu·2022-05-09 15:29

斯皮尔皮尔森肯德尔_Pearson皮尔逊Kendall肯德尔和Spearman斯皮尔曼三种相关分析方法的异同...

两个连续变量间呈线c;使用Pearson积差相关系数不满足积差相关分析的适用条件时使用Spearman秩相关系数来描述。

托卡马克之冠mkq·2022-05-09 15:58

Pearson皮尔逊，Kendall肯德尔和Spearman斯皮尔曼三种相关分析方法的异同

qrdsy_lrf·2022-05-09 15:57

机器学习中的分类与回归问题

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；其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。

QLULIBIN·2022-05-07 07:03

python算法学习代码_入门十大 Python 机器学习算法 (附代码)

入门十大Python机器学习算法(附代码)1线性回归线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值(房价呼叫次数总销售额等)我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系这条最佳直线叫做回归线,并且用Y=a*

weixin_39947396·2022-05-03 07:18

python常用代码入门-入门十大Python机器学习算法（附代码）

入门十大Python机器学习算法（附代码）今天，给大家推荐最常用的10种机器学习算法，它们几乎可以用在所有的数据问题上：1、线性回归线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）

编程大乐趣·2022-05-03 07:27

入门十大Python机器学习算法（附代码

曹瑞曹瑞·2022-05-03 07:55

入门十大Python机器学习算法（附代码）

AinUser·2022-05-03 07:16

喜欢吃豆·2022-04-28 13:10

机器学习笔记01——基本概念

分类问题：输出变量为有限个离散变量，当个数为2时即为最简单的二分类问题；回归问题：输入变量和输出变量均为连续变量；标注问题：输入变量和输出变量均为变量序列。

死磕的斯坦张·2022-04-28 08:21

STM32_基础入门（十三）ADC

是指将连续变量的模拟信号转换为离散的数字信号

阿杰在线送代码·2022-04-26 07:53

R语言ggplot2可视化：可视化人口金字塔图、直方图（堆叠直方图、连续变量堆叠直方图、离散变量堆叠直方图）、密度图、箱图（添加抖动数据点、tufte箱图、多分类变量分组箱图）、小提琴图

R语言ggplot2可视化：可视化人口金字塔图、直方图（堆叠直方图、连续变量堆叠直方图、离散变量堆叠直方图）、密度图、箱图（添加抖动数据点、tufte箱图、多分类变量分组箱图）、小提琴图目录

Data+Science+Insight·2022-04-15 07:50

Keras深度学习实战（1）——神经网络基础与模型训练过程详解

神经网络基础与模型训练过程详解0.前言1.神经网络基础1.1简单神经网络的架构1.2神经网络的训练1.3神经网络的应用2.从零开始构建前向传播2.1计算隐藏层节点值2.2应用激活函数2.3计算输出层值2.4计算损失值2.4.1在连续变量预测过程中计算损失

盼小辉丶·2022-04-11 07:27

python数据分析的一些基础性知识（二）

数值型特征一般可以直接用于构建模型，有时为了模型稳定和鲁棒性会对连续变量离散化，文本型特征往往是需要转换成数值型特征才能用于建模分析的。

WiningQ·2022-04-07 07:46

（24）聚类分析--二阶聚类

可以同时设置分类变量和连续变量，可以参与聚类的变量更多。

职场办公技能500强企业实战·2022-03-27 09:50

(十一)OpenCV实现图像频率域滤波

傅里叶级数傅里叶级数是指，周期为TTT的连续变量

恒友成·2022-03-20 07:52

R语言使用＜-操作符创建新的变量、使用已有数据列（加和、均值）创建新的数据列、使用ifelse函数或者条件判断通过连续变量创建离散变量、使用names函数修改变量名称、使用fix函数通过编辑器修改变量

R语言使用<-操作符创建新的变量、使用已有数据列（加和、均值）创建新的数据列、使用ifelse函数或者条件判断通过连续

statistics+insight·2022-03-16 07:00

四、案例：北京二手房价影响因素分析

数据展示二：数据基本情况三：因变量分析步骤一：数据整理步骤二：直方图步骤三：描述性统计分析四、自变量分析步骤一：看整体数据步骤二：对分类变量(城区)分析1自变量自身分布2自变量对因变量的影响分析步骤三：对连续变量

日常敲代码·2022-03-13 07:16

python用Joypy绘制嵴线图实例

·嵴线图一般用于多类别（>5)的连续变量数值分布对比，也因此，如果某一个数据的取值区间过小或者分布平均时，波动不易察觉，且影响图形呈现的视觉美观。图形示例：我们需要了解的是：嵴线图的横

·2022-03-07 16:05

决策树在sklearn中的实现

1概述1.1决策树是如何工作的1.2构建决策树1.2.1ID3算法构建决策树1.2.2简单实例1.2.3ID3的局限性1.3C4.5算法&CART算法1.3.1修改局部最优化条件1.3.2连续变量处理手段

lee_x_lee·2022-03-05 16:03

R语言使用ifelse函数进行变量编码（recode）：把dataframe中连续变量基于条件表达式转化为两个类别的离散变量（分类变量）

R语言使用ifelse函数进行变量编码（recode）：把dataframe中连续变量基于条件表达式转化为两个类别的离散变量（分类变量）目录

冰雪世界1·2022-02-26 07:48

R语言进行变量编码（recode）：把dataframe中连续变量基于条件表达式转化为多个类别的离散变量（分类变量）、使用attach函数绑定数据

R语言进行变量编码（recode）：把dataframe中连续变量基于条件表达式转化为多个类别的离散变量（分类变量）、使用attach函数绑定数据目录

冰雪世界1·2022-02-24 07:21

r语言的散点图不散怎么办_第五篇：R语言数据可视化之散点图

散点图简介散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系，图中的每个点表示目标数据集中的每个样本。同时散点图中常常还会拟合一些直线，以用来表示某些模型。

小馬锅·2022-02-23 07:15

【机器学习基础】(三)：理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践

我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。一、逻辑回归：二分类1.1理解逻辑回归我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。

风度78·2022-02-19 07:29

统计实验中的变量

自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学

没有那么委屈·2022-02-18 21:15

李航统计学习--第一章统计方法概论

1.根据输入输出变量的不同类型，对预测任务进行不同的命名：1）input，output均为连续变量--------回归问题--函数拟合最常用的损失函数是：平方损失---最小二乘法求解回归问题例子：为市场趋势预测

HELLOTREE1·2022-02-11 15:47

【python+机器学习（2）】python实现Linear Regression

这种寻找连续变量

哈希大数据·2022-02-09 09:42

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