一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。我还应用 PCA 创建了一个回归模型，用于使用前几个主成分对相同的犯罪数据进行建模。最后，我对两种模型的结果进行了比较，看看哪个表现更好。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动。
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的。该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。
不少学术论文对深度学习模型进行了深度探讨，但并没有展示出完整的情况。有趣的是，即使在 NLP 的案例中，一些人更倾向于将 GPT 模型的重大突破归功于“更多的数据和计算能力”，而非“更优秀的机器学习研究”。
Lasso分析可使用glmnet包中的cv.glmnet函数来执行Lasso回归，并通过交叉验证选出最优的正则化参数λ。下面通过R中著名的mtcars数据集来进行展示。
大型体外细胞和组织组学数据集和生物信息学工具的可用性使研究人员能够了解导致疾病的分子过程，并确定和开发新的治疗方法。然而，需要新的系统方法来理解多组织水平上复杂的体内生理和病理相互作用。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理，但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性，涌现了许多自主价值投资者或家庭主妇交易员。甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达 40% 甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
今天继续跟大家分享文献解读专题，这次给大家解读一篇18年发表在Frontiers in Genetics的文章，题目为：Association Analysis of Somatic Copy Number Alteration Burden With Breast Cancer Survival。
本文使用先进的扩散磁共振成像（dMRI）研究了中青年人脑白质的微观结构变化。使用混合扩散成像（HYDI）获得多shell扩散加权数据。HYDI方法用途广泛，并使用扩散张量成像（DTI）、神经突定向扩散与密度成像（NODDI）和q空间成像方法分析数据。本研究包括24名女性和23名男性被试，年龄在18至55岁之间。在整个大脑的48个白质感兴趣区域（ROI）中使用最小二乘线性回归测试了年龄和性别对扩散指标的影响，并对ROI进行了多重比较校正。在这项研究中，投射到海马或大脑皮层的白质是对大脑衰老最敏感的区域。具体来说，在这个从青年到中年的队列中，年龄效应与白质纤维更分散有关，而组织限制和轴突内体积分数保持相对稳定。NODDI的纤维弥散指数对老化表现出最显著的敏感性。此外，这一年龄队列中DTI指数的变化主要与纤维弥散指数相关，而不是与NODDI的细胞内体积分数或q空间测量值相关。虽然男性和女性的衰老率没有差异，但男性的轴突内体积分数往往高于女性。这项研究表明，使用HYDI采集和NODDI分区建模的高级dMRI可以阐明对年龄和性别敏感的微观结构变化。最后，本研究深入了解了DTI扩散指标与NODDI模型q空间成像的高级扩散指标之间的关系。
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
因变量（Y）与自变量（X）间的线性关系并非一般性特征，引入非线性（nonlinearities）关系很有必要。在应用研究中，最常见的非线性关系通常有两种：
从散点图容易看出，有一个最小值82，但大部分散点在 85 以上，所以一支球队要在常规赛中获胜 85 场以上，进入季后赛的概率很大。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
本次演讲主题为针对 UGC 视频编码优化的基于机器学习的编码系数调整，主讲人从五个部分分别介绍了所提出的方法，最后提供了在Facebook视频序列上的测试结果，展示了这种方法在不同的编码器上均能够带来码率的节省。
一提到房价，就“压力山大”！无论是首套房还是改善性需求，买在低点卖在高点都是一个可遇不可求的事儿，所以如果有位数据大侠能帮助设计一个预测房价的神器，岂不是“人生很值得”！本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据线专栏中，四位数据侠通过“数据超能力”试图利用Python通过机器学习方式来预测房价，快来看看他们是如何做得吧！
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型都可在线性模型的基础上引入层级结构或高维映射得到。 基本形式 给定由d个属性描述的示例x=(x1; x2
降维的第一个作用就是进行数据的压缩，解决磁盘和计算的问题。比如把二维数据降维到一维：
机器学习的研究领域是发明计算机算法，把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务，而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异 基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能，需要依据一定的检验标准 改进模型的性能，有时候需要利用更高级的方法，有时候需要更换模型 机器学习算法
文中的所有数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1TV4RQseo6bVd9xKJdmsNFw
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结。scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现，仅仅重写了算法了接口部分。
本章我们通过简单线性回归模型预测黄金的价格,我们将会从数据读入、数据预处理、数据集划分、模型建立、模型效果验证等方面展开。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测，另一方面，回归模型允许客户从预测变量中包含大量相关信息，但不允许处理ARIMA模型中可以处理的细微时间序列动态。在本文中，我们帮助客户考虑如何扩展ARIMA模型，以便允许其他信息被纳入模型中。
如果你正在处理时间序列数据，那么就跟云朵君一起学习如何根据预测性能来比较和选择时间序列模型。
语言在高级认知功能中扮演着极为特殊的位置。一方面，语言是高度实践化和高度自动化的，它的加工有着相对独立的网络模块。另一方面，语言的产出和感知与大脑中多个初级和高级认知功能系统存在密切的交互，这就要求语言这一功能的正常表征需要大脑网络中长距离连接的直接支持，从而实现不同区域的快速高效的信息交换。支持语言信息处理的长距离纤维束的不断确认也说明了这一点。而在各种不同的脑损伤、脑疾病以及脑老化过程中，语言功能的受损也往往表现出一定的相似性，这种行为表征相似的背后是否存在着相似的神经底物呢？
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
有80％的美国家庭能够使用Instacart。对于Instacart配送系统，为确保按时，有效的交付订单。需要解决具有时间窗（DCVRPTW）的动态容量车辆路径问题。Instacart的配送算法实时确定如何将采购者引导至杂货店地点以挑选杂货并将其在短短一小时内送到客户家门口。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性。当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对响应变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线。两种方法都将新的预测变量（称为组件）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些组件。PCR创建组件来解释预测变量中观察到的变异性，而根本不考虑响应变量。另一方面，PLSR确实将响应变量考虑在内，因此通常会导致模型能够使用更少的组件来适应响应变量。
对于我们40岁的驾驶员的年化索赔频率的预测现在为7.74％（比我们之前的7.28％略高）
1 前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 2 分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言：留住已有的用户胜过拓展新的客户，也就是俗称的
针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。
前面的教程中，我们讲解了在高通量数据中非常常用的一种模型构建方法，LASSO回归（见临床研究新风向，巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型）。作为正则化方法的一种，除了LASSO，还有另外一种模型值得我们学习和关注，那就是岭回归（ridge regression）。今天，我们将简要介绍什么是岭回归，它能做什么和不能做什么。在岭回归中，范数项是所有系数的平方和，称为L2-Norm。在回归模型中，我们试图最小化RSS+λ (sumβj2)。随着λ增加，回归系数β减小，趋于0，但从不等于0。岭回归的优点是可以提高预测精度，但由于它不能使任何变量的系数等于零，很难满足减少变量个数的要求，因此在模型的可解释性方面会存在一些问题。为了解决这个问题，我们可以使用之前提到的LASSO回归。
与大多数高级分析解决方案不同，时间序列建模是一种低成本解决方案，可提供强大的洞察力。
导语｜针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 本文作者：alvinpan，腾讯CSIG数据科学家 一、分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言
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