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回归算法最新视觉报道_关于kmeans聚类算法说法正确的是(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

回归算法

𐟓ˆ十大经典回归算法模型详解𐟓Š 今天为大家介绍十大经典的回归算法模型： 1️⃣ 线性回归 𐟓ˆ 2️⃣ 岭回归 (Ridge Regression) 𐟏”️ 3️⃣ Lasso 回归 𐟔„ 4️⃣ 弹性网络回归 (Elastic Net) 𐟌 5️⃣ 多项式回归 (Polynomial Regression) 𐟓š 6️⃣ 决策树回归 (Decision Tree Regression) 𐟌𓊷️⃣ 随机森林回归 (Random Forest Regression) 𐟌𒊸️⃣ 支持向量回归 (Support Vector Regression) 𐟚€ 9️⃣ K近邻回归 (K-Nearest Neighbors Regression) 𐟑劰Ÿ”Ÿ 梯度提升回归 (Gradient Boosting Regression) 𐟚€ 回归算法主要用于预测连续数值变量的输出，帮助分析变量之间的关系。它们在金融、经济、健康等领域的数据建模和预测中有着广泛的应用。通过回归分析，可以揭示特征变量与目标变量之间的线性或非线性关系，有助于优化决策和提高模型的准确性。

数据挖掘常用算法详解 𐟓Š 数据挖掘中常用的算法有很多，下面介绍几种经典的分类和回归算法。分类算法 𐟓Œ KNN（K最近邻）：这个算法的核心思想是，每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法将数据集中的每一个记录进行分类。朴素贝叶斯：朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm）是应用广泛的分类算法之一。它基于贝叶斯算法，并假定给定目标值时特征之间相互条件独立。 SVM（支持向量机）：支持向量机能够对非线性决策边界进行建模，且有多种可选的核函数。面对过拟合时，支持向量机表现稳健，尤其在高维空间中。决策树：决策树是一个树状结构，包含根节点、若干内部节点和若干叶节点。根节点包含样本全集，叶节点对应决策结果，内部节点对应一个特征测试。回归算法 𐟓ˆ 线性回归：线性回归是机器学习中最基本的算法之一，利用数理统计中的回归分析，确定两种或多种变量之间的定量关系。非线性回归：非线性回归的回归函数关于未知回归系数具有非线性结构。常用的处理方法有线性迭代法、分段回归法和迭代最小二乘法等。 Logistic回归：Logistic回归又称广义线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域。这些算法在数据挖掘中都有着广泛的应用，掌握它们可以帮助你更好地理解和处理数据。

Python数据处理与数据分析全攻略数据分析 𐟓Š 股票分析销售数据分析旅游行业分析问卷分析数据处理 𐟒𛊦•𐦍…洗处理重复值、缺失值和异常值数据可视化 𐟓ˆ 使用Excel、Matplotlib、Ggplot2、Echarts和Tableau等进行数据可视化机器学习建模 𐟤– 分类算法：随机森林、决策树、逻辑回归、XGBoost、LightGBM 回归算法：线性回归、多元线性回归聚类算法：K-means Python爬虫 𐟐 从网页上抓取数据文本分析 𐟓š 词云图词清洗词频统计情感分析主题分析共现分析 Python自动化办公 𐟒𜊨‡ꥊ襌–鼠标和键盘操作批量处理Excel和Word文件

Coursera机器学习分类课程笔记最近在Coursera上听了一门超级棒的公开课——Machine Learning: Classification，真的是强烈推荐！这门课由华盛顿大学的Carlos Guestrin和Emily Fox这对夫妻档教授，简直是业界的佼佼者。特别是Carlos，他是turicreate这个开源机器学习库的开发者之一，谷歌学术上他的引用次数快要突破六位数了，真的是大佬中的大佬。这个课程是机器学习系列中的第三期，前两期分别是调用现成的机器学习库和深入回归算法的数学细节。第一期更多的是让你感受一下机器学习能做什么，比如回归、分类、聚类和神经网络等任务。第二期则深入到回归算法的数学细节，并且要求你用手搓代码来实现这些算法。到了第三期的Classification，课程开始深入到分类算法的理论细节，并且同样要求你用手搓代码来实现。整个公开课的制作真的是业界良心，条理分明的幻灯片、精心设计的习题（尤其是coding assignment的框架搭建），仿佛是生怕你学不会。课程中讲到了logistic regression、decision tree、AdaBoost等模型的搭建，每一部分都手把手地教你如何实现。跟着这个课程走下来，你对算法的理解和编程能力都会得到很好的训练。总之，这门课真的是五星推荐，强烈建议大家去试试！

数据分析必备统计学知识全解析大家好，我是静静，今天来聊聊数据分析中常用的统计学知识。为了让大家更容易掌握这些基础知识，我会尽量用简单易懂的语言来解释。无论是在面试中还是实际工作中，统计学都是非常重要的部分！ 𐟌Ÿ Q1、辛普森悖论是什么？为什么会发生？辛普森悖论简单来说就是细分结果和整体结果相悖的情况。比如，某个班级男生平均分比女生高，但整体平均分却低于女生。 𐟌Ÿ Q2、什么是回归？业务应用场景和常见回归算法有哪些？回归就是研究两个或多个变量之间的关系强度，并建立数学模型。比如，房价和面积的关系，身高和体重的关系等。常见的回归算法有线性回归、逻辑回归等。 𐟌Ÿ Q3、什么是聚类？聚类算法有哪些？聚类是一种无监督学习方法，将相似的样本归为一类。比如，根据用户的购物习惯将用户分成不同的群体。常见的聚类算法有K-means、层次聚类等。 𐟌Ÿ Q4、如何理解中心极限定理？中心极限定理告诉我们，任何样本的平均值都会接近总体的平均值，并且样本平均值的分布呈正态分布。无论总体是什么分布，这个定理都成立。 𐟌Ÿ Q5、逻辑回归和线性回归的区别是什么？线性回归要求因变量是连续性数据，而逻辑回归要求因变量是分类变量，比如二分类或多分类。 𐟌Ÿ Q6、为什么说朴素贝叶斯是“朴素”的？朴素贝叶斯是一种简单但强大的预测建模算法。它假设每个输入变量是独立的，虽然实际情况不一定如此，但这项技术对于大部分复杂问题仍然非常有效。 𐟍젩™䤺†熟悉业务、掌握业务分析思维和工具外，统计学也是非常重要的知识点。无论在简历的技能描述中还是实际的面试过程中，统计学都是必备的基础知识。 𐟎‰ 希望这些知识对大家有帮助，祝大家都能拿到心仪的offer！

从ID到LLM：推荐系统的可迁移之路 𐟚€ 推荐系统的发展可以分为几个阶段。最初，基于ID的可迁移推荐系统占据了主导地位。这个阶段的推荐系统主要依靠ID来实现，并且需要在不同的场景之间有数据重叠，例如，大公司里存在多个业务场景，通过老的业务引流新的业务。早期的经典架构包括双塔架构、CTR模型、会话和序列推荐以及Graph网络。这些模型无一例外地采用ID embedding来对物品进行建模，形成了基于ID特征的建模体系。在这个阶段，PeterRec（SIGIR2020）、Conure（SIGIR2021）和CLUE（ICDM2021）等早期工作取得了显著成果。 PeterRec是推荐系统领域首篇明确提出基于自监督预训练（自回归与Mask语言模型）的用户表征具备通用性的论文。它清晰地展示了预训练的通用表征在跨域推荐和用户画像预测中的显著提升。PeterRec还引入了基于Adapter的技术，通过微调模型补丁实现不同任务的有效迁移学习。 Conure则是推荐系统领域首个提出用户通用表征的终生学习（lifelong learning）模型。它首次提出一个模型连续学习和同时服务多个不同的下游任务。Conure提出的“一人一世界”概念启发了当下推荐系统one4all模型的研究。 CLUE则认为，PeterRec与Conure算法在学习用户表征时，采用自回归或者mask机制都是基于物品粒度的预测，而最优的用户表征显然应该是对完整的用户序列进行建模和训练。因此，CLUE结合对比学习，获得了更优的结果。随着技术的发展，推荐系统逐渐从基于ID的可迁移系统发展到基于LLM（Learning to Learn Model）的可迁移系统。这一阶段的推荐系统不再局限于特定的ID，而是通过学习用户的行为和偏好，实现更广泛的迁移学习。

𐟓š 机器学习必知的六大回归算法 𐟓ˆ 五一假期期间，许多同学向我咨询如何系统地学习机器学习。为了帮助大家更好地理解，我整理了一些常见的回归算法总结。掌握这些算法，你就能更全面地了解机器学习的核心思想： 1️⃣ 线性回归 𐟓 线性回归假设目标变量（y）与自变量之间存在线性关系。当自变量增多时，模型需要估计的参数也会增加。如果自变量之间存在相关性，可能会遇到多重线性相关问题。 2️⃣ 多项式回归 𐟓ˆ 多项式回归是线性回归的扩展，允许自变量为多次幂。如果自变量和目标变量之间的函数关系不确定，或者存在强非线性关系，可以考虑多项式回归。通过p方等指标可以评估拟合效果。 3️⃣ 支持向量回归 𐟚€ 支持向量机不仅用于分类，也适用于回归问题。它通过寻找一个超平面，使得平面与每一类中最近的样本之间的间隔最大化，从而降低分类错误的概率。支持向量回归对于每个分类空间中的样本取均值作为回归结果，因此效果可能不太理想。 4️⃣ 决策树回归 𐟌𓊥†𓧭–树回归与支持向量机回归类似，但分类规则不同。决策树分为ID3、C4.5和CART算法。ID3算法以信息增益为基础进行分叉，C4.5采用信息增益率，而CART算法以基尼系数进行划分。每个样本经过一系列划分后，落在某个叶子节点上，决策树回归值等于该叶子节点上所有样本的均值。 5️⃣ 逻辑回归 𐟔„ 尽管名为回归，但逻辑回归实际上是一个分类算法。它适用于二分类问题，核心函数是sigmoid函数，将任意值转换到0-1之间。当预测的概率大于0.5时，认为预测值属于正类，反之属于负类。 6️⃣ 岭回归与Lasso回归 𐟏”️ 这两种回归算法不常用于常规回归问题，而是处理多重线性问题的扩展形式。以上就是我对常见回归算法的总结，希望对大家有所帮助！

百威英博疫情销量预测难题解决方案 𐟓Š 研究背景：本文是基于与百威英博公司的合作，旨在解决新冠疫情下的销量预测问题。百威英博为每个市场（国家）维护一个基线销量预测，但自疫情爆发以来，预测准确性大幅下降。由于不同地区采取不同的缓解政策，销量预测变得极具挑战。为了解决这一问题，需要开发一种能在各个市场持续保持高预测准确率的预测方法。 𐟓ˆ 研究方法：文章采用两步迭代程序：用模拟的未来新冠病例数预测新冠引起的基线销量预测偏差。减去预测偏差得到校准后的销量预测。作者提出了竞争性在线非参数回归方法，通过最小化regret来推导算法。Regret定义为算法生成的标签与敌手标签的平方L2范数之差与事后最优单调函数生成的标签与敌手标签的平方L2范数之差。作者开发的simulating exponential weights policy结合了指数权重算法和模拟的未来协变量，通过利用协变量的生成过程和在线学习的松弛框架，证明了该算法实现了O~(T 1/3)的regret上界，这是minimax最优的。 𐟎𘻨恨𔡧Œš 开发了一种计算高效的simulating exponential weights policy，充分利用了历史观测和模拟的未来协变量，在所有可能的标签选择下实现了最优的O~(T 1/3)的regret界。用合成数据和百威英博的真实数据评估了算法性能。合成数据实验表明，即使算法不预先知道协变量，其累积regret也与预知所有协变量的算法非常接近，预测准确率显著高于在线线性回归。在百威英博的数据集上，文章算法的校准销量预测将WMAPE和MSE分别降低了37%和50%以上。解决了百威英博在新冠疫情下面临的销量预测难题。通过将在线学习与流行病建模相结合，该文章展示了如何校准销量预测。相比传统方法，文章的方法对疫情预测误差具有较强的鲁棒性。 ⚡ 总结：本文结合了在线学习、流行病学等多学科工具，开发了一种竞争性在线非参数回归算法，既有理论保证，又在真实数据中取得了良好的实证表现。这项研究展示了运筹优化方法如何帮助企业应对疫情冲击，对理论和实践都具有重要价值。文章还讨论了将更多数据整合进模型以进一步提升预测准确性的可能性。

𐟚€人工智能学习路线图：从入门到精通 𐟎綠œ为人工智能的初学者，制定一个清晰的学习计划至关重要。以下是一个从基础到进阶的人工智能学习路线图，帮助你系统地掌握这门技术。 𐟓š第一阶段：Python基础与科学计算从泰坦尼克号数据分析案例开始，学习可视化逻辑回归和损失函数。掌握Python编程基础，为后续学习打下坚实基础。 𐟓–第二阶段：AI数学知识深入理解梯度下降和牛顿法，学习SVD奇异值分解的应用。这些数学工具将是你进一步学习人工智能的关键。 𐟓ˆ第三阶段：线性回归算法实现梯度下降求解多元线性回归，通过保险花销预测案例来实践。 𐟌𘧬쥛›阶段：线性分类算法分类鸢尾花数据集，进行音乐曲风分类，实现SVM人脸识别案例。掌握SVM算法的代码实现。 𐟌第五阶段：无监督学习算法进行微博用户聚类分析，提取人脸图片特征，实现图片前景背景分离。通过声音判别性别和用户案例来实践。 𐟌𓧬쥅�𖦮𕯼š决策树系列算法通过graphvis绘制决策树模型，集成学习方法案例，实现Adaboost算法做人脸识别。掌握GBDT+LR架构。 𐟏†第七阶段：Kaggle实战参与CTR广告预估项目，网页分类案例，药店销量预测案例等。通过实战项目提升技能。 𐟒𛧬쥅멘𖦮𕯼š海量数据挖掘工具代码实战WordCount计算和排序，蒙特卡洛计算圆周率Pi。掌握数据挖掘的基本工具和技术。 𐟓˜第九阶段：概率图模型算法实现垃圾邮件分类项目，掌握概率图模型的基本原理和应用。 𐟧 第十阶段：深度学习原理到进阶实战从水泥强度预测案例开始，绘制神经网络拓扑，实现MNIST手写数字识别项目案例。掌握深度学习的基本原理和实战技巧。 𐟎觬쥍一阶段：图像识别原理到进阶实战进行Cifar10图像识别案例，皮肤癌医疗图像项目，图像风格迁移项目等。掌握图像识别的基本原理和进阶技术。 𐟑€第十二阶段：图像识别项目实践电缆缺陷检测，电子元件缺陷检测，安全帽检测，人脸识别等项目。提升图像识别的实际应用能力。 𐟗㯸第十三阶段：自然语言处理原理到进阶实战实现TF代码实现Word2Vec算法项目，深度学习用户画像项目，电影评论情感分析案例等。掌握自然语言处理的基本原理和进阶技术。 𐟓–第十四阶段：自然语言处理项目结合实际需求，进行自然语言处理的实际项目应用。

𐟚릅Ž入数据分析！能劝一个算一个 𐟌🥈†享一位小学妹的经历 𐟌Œ“越公平的机会，越需要努力” 𐟌𑥰学妹原本学的是景观设计，后来决定转行 𐟑‘她说：“设计与天赋有关” 𐟒릛𞧻对设计抱有过高的期望 𐟙†‍♀️我很佩服她的行动力 𐟤𗢀♀️如果是我，可能只会拖延几个月 𐟔决定转行后，她开始向相关行业的朋友请教 ❓如何学习 ❓如何入门 ⭕但转行并不容易 𐟉‘在公平的机会面前，努力会有收获 𐟒”数据分析不仅仅是做表格，思维也很重要 𐟌Ÿ分析工具： 𐟒ŽExcel：掌握基本函数、数据透视表等。 𐟒ŽSQL：掌握表的增、删、改、查、表连接、子查询以及窗口函数。 𐟒ŽPython：掌握基本数据结构、语句和各种库。 𐟒Ž可视化工具：PowerBI、FineBI、Tableau等。 𐟌Ÿ指标体系：掌握指标体系搭建、AARRR模型和行业分析方法。 𐟌Ÿ算法模型：掌握模型原理、运用、调优和效果评估。 𐟌Ÿ机器学习：有监督学习（回归算法与分类算法）和无监督学习（聚类算法和降维算法）。 𐟌Ÿ项目实战：多做多练多思考，找与实际工作相近的项目。 𐟌Ÿ找工作：简历要优化，准备好常见面试问题。 𐟌Ÿ误区：并不需要做到100分才能面试，基础掌握即可，实战很重要。 𐟒”数据分析行业，想往上走并不简单，需要学很多东西，努力会有收获。

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