python嶺回歸

㈠ python 嶺回歸

所求參數是alpha的函數，比如記為f(alpha),f(alpha)隨alpha的改變的軌跡就是嶺跡。
實際計算中可選非常多的alpha值，做出一個嶺跡圖，看看這個圖在取哪個值的時候變穩定了，
那就確定alpha值了，從而確定參數。

Ridge(alpha=1.0，fit_intercept=False)
model.fit(x,y)

這樣就等於你算的，因為你numpy是用增廣矩陣算的，所以應該將setfit_intercept=False
model.coef_
array([[1.06059732,0.48614918,0.44596739]])

㈡ 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

㈢ Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python

作者看著網上各種數據分析的知識泛濫， 但是沒有什麼體系，初學者不知道學哪些， 不知道學多少， 不知道學多深， 單純一個python語言， 數據分析會用到那種程度， 不可能說像開發那樣去學， numpy如果不是做演算法工程師用到的知識並不多， pandas知識雜亂無章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍眾生皆苦， 決定寫一套python數據分析的全套教程， 目前已完成一部分課件的製作。需要說明的是， 作為一名數據分析師， 你應該先會一點Excel和sql知識，相關的內容， 網上很多。但是， 即便你一點Excel和SQL都不會也不會影響這部分的學習 ！目前作者整理的大綱如下：
第一章 python編程基礎
1.1 python語言概述 1.2 數據科學神器--Anaconda介紹與安裝 1.3 標准輸入輸出 1.4 變數定義與賦值 1.5 數據類型 1.6 流程式控制制語句 1.7 函數
1.8 面向對象編程 第二章 python數據清洗之numpy 2.1 核心ndarray對象的創建 2.2 ndarray對象常用的屬性和方法 2.3 ndarray對象的索引和切片 2.4 ndarray對象的分割與合並 2.5 ndarray對象的廣播(Broadcast) 2.6 numpy中的算術運算函數 2.7 numpy中的統計函數 2.8 numpy中的排序 搜索 計數 去重函數 2.9 numpy中的字元串函數 2.10 numpy中可能會用到的線性代數模塊（後期機器學習會用到一點）
第三章 數據清洗神器pandas
3.1 pandas核心對象之Series對象的創建 常用屬性和方法 3.2 pandas核心對象之DataFrame對象的創建 常用屬性和方法 3.3 DataFrame對象的列操作和行操作 3.4 DataFrame對象的索引和切片 3.5 DataFrame對象的布爾索引 3.6 數據的讀入與導出 3.7 groupby分組運算 3.8 數據合並與數據透視
第四章 數據可視化matplotlib seaborn pyecharts
4.1 包括常用圖形的繪制，略
第五章 實戰案列
5.1 拉勾網數據分析相關職位分析 5.2 boss直聘數據分析相關職位分析 5.3 珍愛網女性用戶數據分析
第六章 機器學習
機器學習部分， 簡單的演算法會講手寫， 難的就用scikit-learn實現， 可能有小夥伴說， 這是調包俠乾的， 小哥哥！小姐姐！哪有那麼多公司， 那麼多人自己干寫演算法的， 有幾個人敢說他寫的演算法比scikit-learn寫得好？ 再說了， 你是數據分析師， 這些是你的工具， 解決問題的！不是一天到晚拉格朗日對偶性！先來個機器學習介紹， 然後如下：
6.1 K近鄰演算法 6.2 Kmeans演算法 6.3 決策樹 階段案列：決策樹案列(保險行業) 6.4 線性回歸 嶺回歸 Lasso回歸 6.5 邏輯回歸 6.6 樸素貝葉斯 階段案列：推薦系統(電商玩具) 6.7 隨機森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升樹GBDT 6.10 極端梯度提升樹Xgboost 6.11 支持向量機SVM 6.12 神經網路 階段案例：Xgboost案例
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python語言概述
在說python之前， 我們還是先來看看計算機軟硬體的發展歷史。
1 計算機硬體的發展歷史
第一代計算機-電子管計算機（1946-1957）
無論如何，一項技術的突破必然伴隨著其他行業的突破，簡而言之，電子計算機的出現，前提必須有電子技術的進步，否則一切都是空談！下面是我列舉出計算機硬體的發展過程中， 一些比較重要的事件。
1906年， 美國的Lee De Forest 發明了電子管。在這之前造出數字電子計算機是不可能的。這為電子計算機的發 展奠定了基礎。
1924年2月， 一個具有劃時代意義的公司成立，IBM。
1935年， IBM推出IBM 601機。 這是一台能在一秒鍾算出乘法的穿孔卡片計算機。這台機器無論在自然科學還是在商業意義上都具有重要的地位。大約造了1500台。
1937年， 英國劍橋大學的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的論文 ，並提出了被後人稱之為"圖靈機"的數學模型。
1937年， 美國貝爾試驗室的George Stibitz展示了用繼電器表示二進制的裝置。盡管僅僅是個展示品，但卻是世界上第一台二進制電子計算機。
1941年， Atanasoff和學生Berry完成了能解線性代數方程的計算機，取名叫"ABC"（Atanasoff-Berry Computer），用電容作存儲器，用穿孔卡片作輔助存儲器，那些孔實際上是"燒"上的。 時鍾頻率是60HZ，完成一次加法運算用時一秒。這就是ABC計算機。
1946年， 美國賓夕法尼亞大學，第一台通用電子計算機ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)誕生， 總工程師埃克特在當時年僅25歲。
這時的計算機的基本線路是採用電子管結構，程序從人工手編的 機器指令程序（0 1），過渡到符號語言（匯編），電子管計算機是計算工具革命性發展的開始，它所採用的進位制與程序存貯等基本技術思想，奠定了現代電子計算機技術基礎。以馮·諾依曼為代表。
第二代計算機——晶體管計算機（時間1957~1964）
電子管時代的計算機盡管已經步入了現代計算機的范疇，但其體積之大、能耗之高、故障之多、價格之貴大大制約了它的普及應用。直到晶體管被發明出來，電子計算機才找到了騰飛的起點，一發而不可收……
20世紀50年代中期，晶體管的出現使計算機生產技術得到了根本性的發展，由晶體管代替電子管作為計算機的基礎器件，用 磁芯或磁鼓作存儲器，在整體性能上，比第一代計算機有了很大的提高。
第三代計算機——中小規模集成電路計算機（時間1964~1971）
20世紀60年代中期， 計算機發展歷程隨著半導體工藝的發展，成功製造了集成電路。中小規模集成電路成為計算機的主要部件，主存儲器也漸漸過渡到 半導體存儲器，使計算機的體積更小，大大降低了計算機計算時的功耗，由於減少了 焊點和 接插件，進一步提高了計算機的可靠性。
第四代計算機——大規模和超大規模集成電路計算機（時間1971~至今）
隨著大規模集成電路的成功製作並用於計算機硬體生產過程，計算機的體積進一步縮小，性能進一步提高。集成更高的大容量半導體存儲器作為內存儲器，發展了並行技術和多機系統，出現了 精簡指令集計算機（RISC），軟體系統工程化、理論化，程序設計自動化。微型計算機在社會上的應用范圍進一步擴大，幾乎所有領域都能看到計算機的「身影」。
第五代計算機——泛指具有人工智慧的計算機（至今~未來）
目前還沒有明確地定義
2 簡述計算機軟體的發展歷史
編程語言的發展
計算機軟體系統的發展，也伴隨著編程語言的發展。計算機程序設計語言的發展，經歷了從機器語言、匯編語言到高級語言的歷程。
機器語言：簡單點說，機器本身也只認識0和1，電路無非就只有通和斷兩種狀態，對應的二進制就是二進制的1和1。
匯編語言：匯編語言只是把一些特殊的二進制用特殊的符號表示，例如，機器要傳送一個數據，假設「傳送」這個指令對應的機器碼是000101，則人們把000101用一個特殊符號，比如mov來表示，當人們要用這個指令時用mov就行，但是mov的本質還是000101，沒有脫離硬體的范圍，有可能這個指令不能在其他機器上用。
高級語言：高級語言完全脫離了硬體范疇，所有的語法更貼近人類的自然語言，人們只需要清楚高級語言的語法，寫出程序就行了，剩下的交給編譯器或者解釋器去編譯或者解釋成機器語言就行了，看，這樣就完全脫離了硬體的范疇，大大提高了程序的開發效率。接下來我們就來看看高級語言的發展，高級語言非常多，我們主要看看比較經典的幾個。
高級語言的發展
B語言與Unix
20世紀60年代，貝爾實驗室的研究員Ken Thompson（肯·湯普森）發明了B語言，並使用B編了個游戲 - Space Travel，他想玩自己這個游戲，所以他背著老闆找到了台空閑的機器 - PDP-7，但是這台機器沒有操作系統，於是Thompson著手為PDP-7開發操作系統，後來這個OS被命名為 - UNIX。
C語言
1971年，Ken Thompson（肯·湯普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作開發UNIX，他的主要工作是改進Thompson的B語言。最終，在1972年這個新語言被稱為C，取BCPL的第二個字母，也是B的下一個字母。
C語言和Unix
1973年，C主體完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的開始用C語言完全重寫了UNIX。此時編程的樂趣已經使他們完全忘記了那個「Space Travel」，一門心思的投入到了UNIX和C語言的開發中。自此，C語言和UNIX相輔相成的發展至今。
類C語言起源、歷史
C++（C plus plus Programming Language） - 1983
還是貝爾實驗室的人，Bjarne Stroustrup（本賈尼·斯特勞斯特盧普） 在C語言的基礎上推出了C++，它擴充和完善了C語言，特別是在面向對象編程方面。一定程度上克服了C語言編寫大型程序時的不足。
Python （Python Programming Language）--1991
1989年聖誕節期間，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，做為ABC語言的一種繼承。之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是因為他是一個叫Monty Python的喜劇團體的愛好者。第一個Python的版本發布於1991年。
Java（Java Programming Language） - 1995
Sun公司的Patrick Naughton的工作小組研發了Java語言，主要成員是James Gosling（詹姆斯·高斯林）
C（C Sharp Programming Language） - 2000
Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海爾斯伯格）發明了C，他也是Delphi語言之父。
當然現在還有一些新語言，比如2009年Google的go語言，以及麻省理工的julia等。
3 為什麼是Python
Python有哪些優點
1 語法簡單 漂亮：我們可以說Python是簡約的語言，非常易於讀寫。在遇到問題時，我們可以把更多的注意力放在問題本身上，而不用花費太多精力在程序語言、語法上。
2 豐富而免費的庫：Python社區創造了各種各樣的Python庫。在他們的幫助下，你可以管理文檔，執行單元測試、資料庫、web瀏覽器、電子郵件、密碼學、圖形用戶界面和更多的東西。所有東西包括在標准庫，然而，除了它，還有很多其他的庫。
3 開源：Python是免費開源的。這意味著我們不用花錢，就可以共享、復制和交換它，這也幫助Python形成了豐富的社區資源，使其更加完善，技術發展更快。
4 Python既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基於數據和函數的對象。盡管面向對象的程序語言通常十分復雜，Python卻設法保持簡潔。
5 Python兼容眾多平台，所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
Python有哪些作用
Python是什麼都能做，但是我們學的是數據分析，我們看看在數據分析領域Python能做什麼。
數據採集：以Scrapy 為代表的各類方式的爬蟲
數據鏈接：Python有大量各類資料庫的第三方包，方便快速的實現增刪改查
數據清洗：Numpy、Pandas，結構化和非結構化的數據清洗及數據規整化的利器
數據分析：Scikit-Learn、Scipy，統計分析，科學計算、建模等
數據可視化：Matplotlib、Seaborn等等大量各類可視化的庫
所以說總結， 為什麼數據科學選的是python， 最重要就是兩個原因：
1 語法簡單漂亮
2 大量豐富免費的第三方庫

㈣ python數據挖掘是什麼

數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信
息和知識的過程。
python數據挖掘常用模塊
numpy模塊：用於矩陣運算、隨機數的生成等

pandas模塊：用於數據的讀取、清洗、整理、運算、可視化等

matplotlib模塊：專用於數據可視化，當然含有統計類的seaborn模塊

statsmodels模塊：用於構建統計模型，如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、主成分分析等

scipy模塊：專用於統計中的各種假設檢驗，如卡方檢驗、相關系數檢驗、正態性檢驗、t檢驗、F檢驗等

sklearn模塊：專用於機器學習，包含了常規的數據挖掘演算法，如決策樹、森林樹、提升樹、貝葉斯、K近鄰、SVM、GBDT、Kmeans等
數據分析和挖掘推薦的入門方式是？小公司如何利用數據分析和挖掘?
關於數據分析與挖掘的入門方式是先實現代碼和Python語法的落地（前期也需要你了解一些統計學知識、數學知識等），這個過程需要
你多閱讀相關的數據和查閱社區、論壇。然後你在代碼落地的過程中一定會對演算法中的參數或結果產生疑問，此時再去查看統計學和數據
挖掘方面的理論知識。這樣就形成了問題為導向的學習方法，如果將入門順序搞反了，可能在硬著頭皮研究理論演算法的過程中就打退堂鼓
了。

對於小公司來說，你得清楚的知道自己的痛點是什麼，這些痛點是否能夠體現在數據上，公司內部的交易數據、營銷數據、倉儲數據等是
否比較齊全。在這些數據的基礎上搭建核心KPI作為每日或每周的經營健康度衡量，數據分析側重於歷史的描述，數據挖掘則側重於未來
的預測。

差異在於對數據的敏感度和對數據的個性化理解。換句話說，就是懂分析的人能夠從數據中看出破綻，解決問題，甚至用數據創造價值；
不懂分析的人，做不到這些，更多的是描述數據。
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㈤ python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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㈥ 如何用Python進行線性回歸以及誤差分析

數據挖掘中的預測問題通常分為2類：回歸與分類。

簡單的說回歸就是預測數值，而分類是給數據打上標簽歸類。

本文講述如何用Python進行基本的數據擬合，以及如何對擬合結果的誤差進行分析。

本例中使用一個2次函數加上隨機的擾動來生成500個點，然後嘗試用1、2、100次方的多項式對該數據進行擬合。

擬合的目的是使得根據訓練數據能夠擬合出一個多項式函數，這個函數能夠很好的擬合現有數據，並且能對未知的數據進行預測。

代碼如下：

• importmatplotlib.pyplot as plt

• importnumpy as np

• importscipy as sp

• fromscipy.statsimportnorm

• fromsklearn.pipelineimportPipeline

• fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

• fromsklearn.

• fromsklearnimportlinear_model

• ''''' 數據生成 '''

• x = np.arange(0,1,0.002)

• y = norm.rvs(0, size=500, scale=0.1)

• y = y + x**2

• ''''' 均方誤差根 '''

• defrmse(y_test, y):

• returnsp.sqrt(sp.mean((y_test - y) **2))

• ''''' 與均值相比的優秀程度，介於[0~1]。0表示不如均值。1表示完美預測.這個版本的實現是參考scikit-learn官網文檔 '''

• defR2(y_test, y_true):

• return1- ((y_test - y_true)**2).sum() / ((y_true - y_true.mean())**2).sum()

• ''''' 這是Conway&White《機器學習使用案例解析》里的版本 '''

• defR22(y_test, y_true):

• y_mean = np.array(y_true)

• y_mean[:] = y_mean.mean()

• return1- rmse(y_test, y_true) / rmse(y_mean, y_true)

• plt.scatter(x, y, s=5)

• degree = [1,2,100]

• y_test = []

• y_test = np.array(y_test)

• fordindegree:

• clf = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=d)),

• ('linear', LinearRegression(fit_intercept=False))])

• clf.fit(x[:, np.newaxis], y)

• y_test = clf.predict(x[:, np.newaxis])

• print(clf.named_steps['linear'].coef_)

• print('rmse=%.2f, R2=%.2f, R22=%.2f, clf.score=%.2f'%

• (rmse(y_test, y),

• R2(y_test, y),

• R22(y_test, y),

• clf.score(x[:, np.newaxis], y)))

• plt.plot(x, y_test, linewidth=2)

• plt.grid()

• plt.legend(['1','2','100'], loc='upper left')

• plt.show()

該程序運行的顯示結果如下：



[ 0. 0.75873781]

rmse=0.15, R2=0.78, R22=0.53, clf.score=0.78

[ 0. 0.35936882 0.52392172]

rmse=0.11, R2=0.87, R22=0.64, clf.score=0.87

[ 0.00000000e+00 2.63903249e-01 3.14973328e-01 2.43389461e-01

1.67075328e-01 1.10674280e-01 7.30672237e-02 4.88605804e-02

......

3.70018540e-11 2.93631291e-11 2.32992690e-11 1.84860002e-11

1.46657377e-11]

rmse=0.10, R2=0.90, R22=0.68, clf.score=0.90

㈦ 每個數據科學人都應該知道的7種回歸技術

介紹 線性回歸和邏輯回歸通常是人們在數據科學中學習的第一種演算法。由於它們的受歡迎程度，許多分析師甚至認為它們是唯一的回歸形式。哪兒些稍微有工作經驗的人也會認為它們是所有回歸分析形式的中最重要的。
事實是，有無數種形式的回歸可以使用。每種形式的回歸都有其自身的重要性和最適合應用的特定場景。在本文中，我會以簡單的方式解釋了數據科學中最常用的7種回歸形式。通過這篇文章，我也希望人們能夠對回歸的廣度有一個概念，而不是僅僅對他們遇到的每個問題應都用線性/邏輯回歸，並希望他們能夠使用這么多的回歸技術！

如果您是數據科學的新手，並且正在尋找一個開始學習的地方，那麼「 數據科學 」課程是一個很好的起點！它涵蓋了Python，統計和預測建模的核心主題，它是你進入數據科學的第一步的完美方法。
什麼是回歸分析？
回歸分析是預測建模技術的一種技術，它研究依賴（目標）和自變數（預測變數）之間的關系。該技術用於預測，時間序列建模和查找變數之間的因果關系。例如，通過回歸可以最好地研究魯莽駕駛與駕駛員發生道路交通事故數量之間的關系。
回歸分析是建模和分析數據的重要工具。在這里，我們將曲線/直線線擬合到數據點，使得數據點距曲線或直線的距離之間的差異最小化。我將在接下來的章節中詳細解釋這一點。

為什麼我們使用回歸分析？
如上所述，回歸分析是估計兩個或更多變數之間的關系。讓我們通過一個簡單的例子來理解這一點：
比方說，你想根據當前的經濟狀況估算公司的銷售增長率。您有最近的公司數據表明銷售增長約為經濟增長的2.5倍。利用這種洞察力，我們可以根據當前和過去的信息預測公司的未來銷售情況。
使用回歸分析有許多好處。如下：
它表明因變數和自變數之間的顯著關系。 它表示多個自變數對一個因變數的影響強度。
回歸分析還允許我們比較不同尺度上測量的變數的影響，例如價格變化的影響和促銷活動的數量。這些優勢有助於市場研究人員/數據分析師/數據科學家消除和評估用於構建預測模型的最佳變數集。
我們有多少種回歸技術？
我們有各種各樣的回歸技術可用用於預測。這些技術主要由三個指標（自變數的數量，因變數的類型和回歸線的形狀）驅動。我們將在以下部分詳細討論它們。

對於創造性的，如果您覺得需要使用上述參數的組合，您甚至可以製作新的回歸，以前人們沒有使用過。但在開始之前，讓我們了解最常用的回歸：
1.線性回歸
它是最廣為人知的建模技術之一。線性回歸通常是人們在學習預測建模時最先選擇的幾個方法之一。在該方法中，因變數是連續的，自變數可以是連續的或離散的，並且回歸線的性質是線性的。
線性回歸使用最佳擬合直線（也稱為回歸線）在因變數（Y）和一個或多個自變數（X）之間建立關系。
它由方程Y = a + b * X + e表示，其中a是截距，b是直線的斜率，e是誤差項。該等式可以根據給定的預測變數預測目標變數的值。

簡單線性回歸和多元線性回歸之間的區別在於，多元線性回歸具有（> 1）個獨立變數，而簡單線性回歸只有1個獨立變數。現在的問題是「我們如何獲得最佳擬合線？」。
如何獲得最佳擬合線（a和b的值）？
這項任務可以通過最小二乘法輕松完成。它是用於擬合回歸線的最常用方法。它通過最小化每個數據點到直線的垂直偏差的平方和來計算觀測數據的最佳擬合線。因為偏差首先要平方，所以當相加時，正值和負值之間不會抵消。

我們可以使用度量的R平方來評估模型性能 。
重點： 自變數和因變數之間必須存在線性關系 多元回歸存在多重共線性，自相關，異方差等問題。 線性回歸對異常值非常敏感。它可以極大地影響回歸線並最終影響預測值。 多重共線性可以增加系數估計的方差，並使估計對模型中的微小變化非常敏感。結果是系數估計不穩定 在多個獨立變數的情況下，我們可以選擇正向選擇，逆向淘汰和逐步方法來選擇最重要的自變數。 2. 邏輯回歸
邏輯回歸方法用於查找事件成功的概率和失敗的概率。當因變數本質上是二進制（0/1，真/假，是/否）時，我們應該使用邏輯回歸。這里Y值的范圍從0到1，它可以用下面的等式表示。
odds = p /（1-p）=事件發生概率/非事件發生概率 ln（賠率）= ln（p /（1-p）） logit（p）= ln（p /（1-p））= b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 .... + bkXk
以上，p是存在感興趣特徵的概率。這時候你應該要問一個問題就是「為什麼我們要在等式中使用對數log？」。
由於我們在這里使用的是二項分布（因變數），我們需要選擇最適合此分布的鏈接函數。而且，它是logit函數。在上面的等式中，選擇此參數是為了以最大化觀察樣本值的可能性，而不是最小化平方誤差的總和（如在普通回歸中一樣）。
重點： 它被廣泛用於分類問題 邏輯回歸不需要依賴因變數和自變數之間的線性關系。它可以處理各種類型的關系，因為它將非線性對數變換應用於預測的優勢比 為避免過度擬合和欠擬合，我們應該包括所有重要的變數。確保這種做法的一個好方法是使用逐步方法來估計邏輯回歸 它需要較大樣本量，因為在樣本量較小時，最大似然估計的效率低於普通的最小二乘法 自變數不應相互關聯，即不具有多重共線性。但是，我們可以選擇在分析和模型中包含分類變數的交互作用。 如果因變數的值是序數，那麼它被稱為序數邏輯回歸 如果因變數是多類的，那麼它被稱為多元邏輯回歸。 3.多項式回歸
如果自變數的冪大於1，則回歸方程是多項式回歸方程。下面的等式表示多項式方程：
Y = A + B * X ^ 2
在這種回歸技術中，最佳擬合線不是直線。它是一條與數據點吻合的曲線。
重點： 雖然可能存在擬合更高次多項式以獲得更低誤差的誘惑，但這可能會導致過度擬合。始終繪制關系圖以查看是否匹配，並專注於確保曲線符合問題的本質。以下是繪圖如何幫助的示例： 特別注意的是末端的曲線，看看這些形狀和趨勢是否有意義。較高的多項式最終會產生奇怪的結果。 4.逐步回歸
當我們處理多個自變數時，會使用這種形式的回歸。在這種技術中，自變數的選擇是在自動過程的幫助下完成的，這個過程是不需要人為的去進行干預的。
通過觀察R方、t檢驗和AIC指標等統計值來識別重要變數，可以實現這一壯舉。逐步回歸基本上適合回歸模型，通過基於指定的標准一次一個地添加/刪除協變數。下面列出了一些最常用的逐步回歸方法：
標准逐步回歸做兩件事。它根據每個步驟的需要添加和刪除預測變數。 正向選擇從模型中最重要的預測變數開始，並為每個步驟添加變數。 向後消除從模型中的所有預測變數開始，並刪除每個步驟的最不重要的變數。
該建模技術的目的是以最少的預測變數來最大化預測能力。它是處理數據集更高維度的方法之一。
5.嶺回歸
嶺回歸是一種在數據存在多重共線性（自變數高度相關）時使用的技術。在多重共線性中，即使最小二乘估計（OLS）是無偏的，但它們的方差也很大，這使得觀測值偏離真實值。通過在回歸估計中增加一定程度的偏差，嶺回歸可以減少標准誤差。
上面，我們看到了線性回歸的方程。還記得嘛？它可以表示為：
y = a + b * x
這個方程也有一個誤差項。完整的等式變為：
y = a + b * x + e（誤差項），[誤差項是校正觀測值和預測值之間預測誤差所需的值] 表示多個自變數，=> y = a + y = a + b1x1 + b2x2 + .... + e。
在線性方程中，預測誤差可以分解為兩個子分量。首先是由於偏差，第二是由於方差。由於這兩個或兩個組件中的任何一個，都可能發生預測錯誤。在這里，我們將討論由於方差引起的錯誤。
嶺回歸通過收縮參數 λ（lambda）解決了多重共線性問題 。看下面的方程。

在這個方程中，我們有兩個組成部分。第一個是最小二乘項，另一個是β2 （β平方）總和的λ，其中β是系數。這被添加到最小二乘項，以便縮小參數以具有非常低的方差。
重點： 該回歸的假設與最小二乘回歸相同，但不假設正態性 它會縮小系數的值，但不會達到零，這表明沒有特徵選擇功能 這是一種正則化方法，並使用l2正則化。 6.Lasso回歸
類似於嶺回歸，Lasso（最小絕對收縮和選擇運算元）也會對回歸系數的絕對大小進行限制。此外，它還能夠降低線性回歸模型的可變性並提高其准確性。請看下面的方程：

Lasso回歸與嶺回歸的不同之處在於，它在懲罰函數中使用絕對值而不是平方。這導致懲罰（或等效地約束估計值的絕對值的總和）值，從而導致一些參數估計值恰好為零。應用的懲罰越大，估計值就會縮小到絕對零值。這導致從給定的n個變數中進行變數選擇。
重點： 該回歸的假設與最小二乘回歸相同，但不假設正態性 它將系數縮小到零（恰好為零），這肯定有助於特徵選擇 這是一種正則化方法並使用l1正則化 如果預測變數高度相關，則Lasso僅選取其中一個並將其他預測縮減為零 7.彈性網路回歸
彈性網路回歸是Lasso回歸和嶺回歸技術的混合體。它使用L1和L2先驗作為正則化器進行訓練。當存在多個相關的特徵時，彈性網路是很有用的。Lasso可能隨機選擇其中一種，而彈性網很可能同時選擇兩個。

在Lasso回歸和嶺回歸之間進行權衡的一個實際優勢是，它允許彈性網路在旋轉下繼承嶺回歸的一些穩定性。
重點： 在變數高度相關的情況下，它鼓勵群體效應 所選變數的數量沒有限制 它會受到雙重收縮的影響 如何選擇正確的回歸模型？
當你只知道一兩種技術時，生活通常是很簡單的。我所知道的其中一個培訓機構告訴他們的學生 - 如果結果是連續的 - 那就用線性回歸。如果是二進制的 - 那就用邏輯回歸！但是，我們可以使用的選項數量越多，選擇正確的選項就越困難。回歸模型也會發生類似的情況。
在多種類型的回歸模型中，基於自變數和因變數的類型，數據中的維度以及數據的其他基本特徵來選擇最適合的回歸方法是很重要的。以下是應該選擇正確的回歸模型的關鍵因素：
數據挖掘是構建預測模型的必然部分。在選擇正確的模型之前，應該首先確定變數之間的相關系數和影響 為了比較不同模型的擬合優度，我們可以分析不同的指標，如參數的統計顯著性，R方，調整後的R方，AIC指標，BIC指標和誤差項。另一個是Mallow的Cp標准。這基本上通過將模型與所有可能的子模型（仔細選擇它們）進行比較，來檢查模型中可能存在的偏差。 交叉驗證是評估用於預測的模型的最佳方式。在這里，可以將數據集分為兩組（訓練和驗證）。觀測值和預測值之間的簡單均方差可以衡量預測的准確性。 如果你的數據集有多個混淆變數，則不應選擇自動模型選擇方法，因為你不會希望同時將它們放在模型中。 這也取決於你的目標。與具有高度統計意義的模型相比，功能較弱的模型更容易實現。 回歸正則化方法（Lasso回歸，嶺回歸和彈性網路回歸）在數據集中各變數之間具有高維度和多重共線性的情況下運行良好。 結束語
到現在為止，我希望你已經對回歸有所了解。考慮數據條件來應用這些回歸技術。找出使用哪種技術的最佳技巧之一就是檢查變數族，即離散變數還是連續變數。
在本文中，我討論了7種類型的回歸以及與每種技術相關的一些關鍵事實。作為這個行業的新人，我建議你學習這些技術，然後在你的模型中實現它們。
-以上就是作者推薦的七種數據科學人必知必會的七種回歸模型，如果大家對這七種模型感興趣，那就自己動手去實驗一下吧，只知道理論是不夠的，要多動手實驗，才能真正的掌握這些模型。
7 Types of Regression Techniques you should know!

㈧ Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python

python的地位很高，目前是世界第5大編程語言。。但我覺得大學不教python，其實是正確的。
Python在誕生之初，只是用來在Linux上給Perl和shell做銜接用的「膠水」，而今天已經成為了主流的編程語言，能獲得今天的地位，當然具備諸多優勢。。。比如數學運算相關的各種庫，爬蟲，等等。。。但這都不是導致Python流行的最根本原因。
有沒有比Python運算更強的語言？多得是
有沒有比Python爬蟲效率更高的語言？也不少
所以其實平日里隨口道來的種種優勢，並不是不可替代的。。這些優勢，很多語言都具備。就比如perl，erlang，Julia等語言，其實用來做運算或爬蟲比Python更強，但為什麼這些語言卻流行不起來？
說到底，Python成功的秘訣只有一條，其實就是在功能基本夠用的前提下，比其他語言簡單。而比Python簡單的語言，功能又不夠全面，比如Lua，Javascript，Ruby這些語言比Python更簡單，但往往只適合一兩個領域的工作，而無法面面俱到。
Python可以提供的這些功能，對於非專業程序員來講，已經顯得非常強大了。。但對於專業程序員來說，Python最大的作用，其實也只是用來「偷懶」而已。因為相比JAVA或C#這種工業級的編程語言來講，Python除了入門簡單之外，並無任何優勢可言。而Python的動態語言特性、不利於維護等缺點，成為了限制它邁向深層開發的重大缺陷。
而如果熟練掌握JAVA或C#中的任何一門，想利用閑暇之餘學習一下Python，看幾個案例便可以入門，幾乎不需要專門學習。
如果你並不以成為專業程序員做為目標，那麼以Python為主，是可以的。但若想靠編程養家糊口，靜態語言才是重中之重。
但如果是計算機專業的話，僅僅學Python，似乎就有點對不起「科班出身」的稱號了。。。。學生們花著昂貴的學費，消耗四年光陰，卻只學個Python，豈不是誤人子弟？
就像你若報考攝影專業，老師應該教你使用單反，而不是教你使用手機攝像頭。

㈨ python有哪些庫

Arrow

Python中處理時間的庫有datetime，但是它過於簡單，使用起來不夠方便和智能，而Arrow可以說非常的方便和智能。它可以輕松地定位幾個小時之前的時間，可以輕松轉換時區時間，對於一個小時前，2個小時之內這樣人性化的信息也能夠准確解讀。

Behold

調試程序是每個程序員必備的技能，對於腳本語言，很多人習慣於使用print進行調試，然而對於大項目來說，print的功能還遠遠不足，我們希望有一個可以輕松使用，調試方便，對變數監視完整，格式已於查看的工具，而behold就是那個非常好用的調試庫。

Click

現在幾乎所有的框架都有自己的命令行腳手架，python也不例外，那麼如何快速開發出屬於自己的命令行程序呢?答案就是使用python的click庫。click庫對命令行api進行了大量封裝，你可以輕松開發出屬於自己的CLI命令集。終端的顏色，環境變數信息，通過click都可以輕松進行獲取和改變。

Numba

如果你從事數學方面的分析和計算，那麼Numba一定是你必不可少的庫。NumPy通過將高速C庫包裝在Python介面中來工作，而Cython使用可選的類型將Python編譯為C以提高性能。但是Numba無疑是最方便的，因為它允許使用裝飾器選擇性地加速Python函數。

Matlibplot

做過數據分析，數據可視化的數學學生一定知道matlab這個軟體，這是一個收費的數學商用軟體，在Python中，Matlibplot就是為了實現這個軟體中功能開發的第三方Python庫。並且它完全是免費的，很多學校都是用它來進行數學教學和研究的。

Pillow

圖像處理是任何時候我們都需要關注的問題，平時我們看到很多PS中的神技，比如調整畫面顏色，飽和度，調整圖像尺寸，裁剪圖像等等，這些其實都可以通過Python簡單完成，而其中我們需要使用的庫就是Pillow。

pyqt5

Python是可以開發圖形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI庫，有了它，你可以輕松開發出跨平台的圖形應用程序，其中qtdesigner設計器，更是加速了我們開發圖形界面的速度。

Scrapy

Python被很多人知道都是因為它的爬蟲功能，而Python中說到爬蟲框架，人們公認最好的就Scrapy沒有之一。Scrapy可以說專門為爬蟲而生，它的設計思想，還有他的簡潔性，可以說至少再過幾年，也沒有能超過它的。

除了以上內容，比較常見的Python庫還包括Splinter、Pygame、PyInstaller、Openpyxl等，Python的庫多到你一身都學不完。

㈩ 嶺回歸和Lasso回歸有什麼區別

嶺回歸是線性回歸採用L2正則化的形式，Lasso回歸是採用L1正則化的形式，Lasso回歸易產生稀疏解