python岭回归

㈠ python 岭回归

所求参数是alpha的函数，比如记为f(alpha),f(alpha)随alpha的改变的轨迹就是岭迹。
实际计算中可选非常多的alpha值，做出一个岭迹图，看看这个图在取哪个值的时候变稳定了，
那就确定alpha值了，从而确定参数。

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

这样就等于你算的，因为你numpy是用增广矩阵算的，所以应该将setfit_intercept=False
model.coef_
array([[1.06059732,0.48614918,0.44596739]])

㈡ 大数据技术包括哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

㈢ Python 在编程语言中是什么地位为什么很多大学不教 Python

作者看着网上各种数据分析的知识泛滥， 但是没有什么体系，初学者不知道学哪些， 不知道学多少， 不知道学多深， 单纯一个python语言， 数据分析会用到那种程度， 不可能说像开发那样去学， numpy如果不是做算法工程师用到的知识并不多， pandas知识杂乱无章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍众生皆苦， 决定写一套python数据分析的全套教程， 目前已完成一部分课件的制作。需要说明的是， 作为一名数据分析师， 你应该先会一点Excel和sql知识，相关的内容， 网上很多。但是， 即便你一点Excel和SQL都不会也不会影响这部分的学习 ！目前作者整理的大纲如下：
第一章 python编程基础
1.1 python语言概述 1.2 数据科学神器--Anaconda介绍与安装 1.3 标准输入输出 1.4 变量定义与赋值 1.5 数据类型 1.6 流程控制语句 1.7 函数
1.8 面向对象编程 第二章 python数据清洗之numpy 2.1 核心ndarray对象的创建 2.2 ndarray对象常用的属性和方法 2.3 ndarray对象的索引和切片 2.4 ndarray对象的分割与合并 2.5 ndarray对象的广播(Broadcast) 2.6 numpy中的算术运算函数 2.7 numpy中的统计函数 2.8 numpy中的排序 搜索 计数 去重函数 2.9 numpy中的字符串函数 2.10 numpy中可能会用到的线性代数模块（后期机器学习会用到一点）
第三章 数据清洗神器pandas
3.1 pandas核心对象之Series对象的创建 常用属性和方法 3.2 pandas核心对象之DataFrame对象的创建 常用属性和方法 3.3 DataFrame对象的列操作和行操作 3.4 DataFrame对象的索引和切片 3.5 DataFrame对象的布尔索引 3.6 数据的读入与导出 3.7 groupby分组运算 3.8 数据合并与数据透视
第四章 数据可视化matplotlib seaborn pyecharts
4.1 包括常用图形的绘制，略
第五章 实战案列
5.1 拉勾网数据分析相关职位分析 5.2 boss直聘数据分析相关职位分析 5.3 珍爱网女性用户数据分析
第六章 机器学习
机器学习部分， 简单的算法会讲手写， 难的就用scikit-learn实现， 可能有小伙伴说， 这是调包侠干的， 小哥哥！小姐姐！哪有那么多公司， 那么多人自己干写算法的， 有几个人敢说他写的算法比scikit-learn写得好？ 再说了， 你是数据分析师， 这些是你的工具， 解决问题的！不是一天到晚拉格朗日对偶性！先来个机器学习介绍， 然后如下：
6.1 K近邻算法 6.2 Kmeans算法 6.3 决策树 阶段案列：决策树案列(保险行业) 6.4 线性回归 岭回归 Lasso回归 6.5 逻辑回归 6.6 朴素贝叶斯 阶段案列：推荐系统(电商玩具) 6.7 随机森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升树GBDT 6.10 极端梯度提升树Xgboost 6.11 支持向量机SVM 6.12 神经网络 阶段案例：Xgboost案例
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python语言概述
在说python之前， 我们还是先来看看计算机软硬件的发展历史。
1 计算机硬件的发展历史
第一代计算机-电子管计算机（1946-1957）
无论如何，一项技术的突破必然伴随着其他行业的突破，简而言之，电子计算机的出现，前提必须有电子技术的进步，否则一切都是空谈！下面是我列举出计算机硬件的发展过程中， 一些比较重要的事件。
1906年， 美国的Lee De Forest 发明了电子管。在这之前造出数字电子计算机是不可能的。这为电子计算机的发 展奠定了基础。
1924年2月， 一个具有划时代意义的公司成立，IBM。
1935年， IBM推出IBM 601机。 这是一台能在一秒钟算出乘法的穿孔卡片计算机。这台机器无论在自然科学还是在商业意义上都具有重要的地位。大约造了1500台。
1937年， 英国剑桥大学的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的论文 ，并提出了被后人称之为"图灵机"的数学模型。
1937年， 美国贝尔试验室的George Stibitz展示了用继电器表示二进制的装置。尽管仅仅是个展示品，但却是世界上第一台二进制电子计算机。
1941年， Atanasoff和学生Berry完成了能解线性代数方程的计算机，取名叫"ABC"（Atanasoff-Berry Computer），用电容作存储器，用穿孔卡片作辅助存储器，那些孔实际上是"烧"上的。 时钟频率是60HZ，完成一次加法运算用时一秒。这就是ABC计算机。
1946年， 美国宾夕法尼亚大学，第一台通用电子计算机ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)诞生， 总工程师埃克特在当时年仅25岁。
这时的计算机的基本线路是采用电子管结构，程序从人工手编的 机器指令程序（0 1），过渡到符号语言（汇编），电子管计算机是计算工具革命性发展的开始，它所采用的进位制与程序存贮等基本技术思想，奠定了现代电子计算机技术基础。以冯·诺依曼为代表。
第二代计算机——晶体管计算机（时间1957~1964）
电子管时代的计算机尽管已经步入了现代计算机的范畴，但其体积之大、能耗之高、故障之多、价格之贵大大制约了它的普及应用。直到晶体管被发明出来，电子计算机才找到了腾飞的起点，一发而不可收……
20世纪50年代中期，晶体管的出现使计算机生产技术得到了根本性的发展，由晶体管代替电子管作为计算机的基础器件，用 磁芯或磁鼓作存储器，在整体性能上，比第一代计算机有了很大的提高。
第三代计算机——中小规模集成电路计算机（时间1964~1971）
20世纪60年代中期， 计算机发展历程随着半导体工艺的发展，成功制造了集成电路。中小规模集成电路成为计算机的主要部件，主存储器也渐渐过渡到 半导体存储器，使计算机的体积更小，大大降低了计算机计算时的功耗，由于减少了 焊点和 接插件，进一步提高了计算机的可靠性。
第四代计算机——大规模和超大规模集成电路计算机（时间1971~至今）
随着大规模集成电路的成功制作并用于计算机硬件生产过程，计算机的体积进一步缩小，性能进一步提高。集成更高的大容量半导体存储器作为内存储器，发展了并行技术和多机系统，出现了 精简指令集计算机（RISC），软件系统工程化、理论化，程序设计自动化。微型计算机在社会上的应用范围进一步扩大，几乎所有领域都能看到计算机的“身影”。
第五代计算机——泛指具有人工智能的计算机（至今~未来）
目前还没有明确地定义
2 简述计算机软件的发展历史
编程语言的发展
计算机软件系统的发展，也伴随着编程语言的发展。计算机程序设计语言的发展，经历了从机器语言、汇编语言到高级语言的历程。
机器语言：简单点说，机器本身也只认识0和1，电路无非就只有通和断两种状态，对应的二进制就是二进制的1和1。
汇编语言：汇编语言只是把一些特殊的二进制用特殊的符号表示，例如，机器要传送一个数据，假设“传送”这个指令对应的机器码是000101，则人们把000101用一个特殊符号，比如mov来表示，当人们要用这个指令时用mov就行，但是mov的本质还是000101，没有脱离硬件的范围，有可能这个指令不能在其他机器上用。
高级语言：高级语言完全脱离了硬件范畴，所有的语法更贴近人类的自然语言，人们只需要清楚高级语言的语法，写出程序就行了，剩下的交给编译器或者解释器去编译或者解释成机器语言就行了，看，这样就完全脱离了硬件的范畴，大大提高了程序的开发效率。接下来我们就来看看高级语言的发展，高级语言非常多，我们主要看看比较经典的几个。
高级语言的发展
B语言与Unix
20世纪60年代，贝尔实验室的研究员Ken Thompson（肯·汤普森）发明了B语言，并使用B编了个游戏 - Space Travel，他想玩自己这个游戏，所以他背着老板找到了台空闲的机器 - PDP-7，但是这台机器没有操作系统，于是Thompson着手为PDP-7开发操作系统，后来这个OS被命名为 - UNIX。
C语言
1971年，Ken Thompson（肯·汤普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作开发UNIX，他的主要工作是改进Thompson的B语言。最终，在1972年这个新语言被称为C，取BCPL的第二个字母，也是B的下一个字母。
C语言和Unix
1973年，C主体完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的开始用C语言完全重写了UNIX。此时编程的乐趣已经使他们完全忘记了那个“Space Travel”，一门心思的投入到了UNIX和C语言的开发中。自此，C语言和UNIX相辅相成的发展至今。
类C语言起源、历史
C++（C plus plus Programming Language） - 1983
还是贝尔实验室的人，Bjarne Stroustrup（本贾尼·斯特劳斯特卢普） 在C语言的基础上推出了C++，它扩充和完善了C语言，特别是在面向对象编程方面。一定程度上克服了C语言编写大型程序时的不足。
Python （Python Programming Language）--1991
1989年圣诞节期间，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。第一个Python的版本发布于1991年。
Java（Java Programming Language） - 1995
Sun公司的Patrick Naughton的工作小组研发了Java语言，主要成员是James Gosling（詹姆斯·高斯林）
C（C Sharp Programming Language） - 2000
Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海尔斯伯格）发明了C，他也是Delphi语言之父。
当然现在还有一些新语言，比如2009年Google的go语言，以及麻省理工的julia等。
3 为什么是Python
Python有哪些优点
1 语法简单 漂亮：我们可以说Python是简约的语言，非常易于读写。在遇到问题时，我们可以把更多的注意力放在问题本身上，而不用花费太多精力在程序语言、语法上。
2 丰富而免费的库：Python社区创造了各种各样的Python库。在他们的帮助下，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库，然而，除了它，还有很多其他的库。
3 开源：Python是免费开源的。这意味着我们不用花钱，就可以共享、复制和交换它，这也帮助Python形成了丰富的社区资源，使其更加完善，技术发展更快。
4 Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。尽管面向对象的程序语言通常十分复杂，Python却设法保持简洁。
5 Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。
Python有哪些作用
Python是什么都能做，但是我们学的是数据分析，我们看看在数据分析领域Python能做什么。
数据采集：以Scrapy 为代表的各类方式的爬虫
数据链接：Python有大量各类数据库的第三方包，方便快速的实现增删改查
数据清洗：Numpy、Pandas，结构化和非结构化的数据清洗及数据规整化的利器
数据分析：Scikit-Learn、Scipy，统计分析，科学计算、建模等
数据可视化：Matplotlib、Seaborn等等大量各类可视化的库
所以说总结， 为什么数据科学选的是python， 最重要就是两个原因：
1 语法简单漂亮
2 大量丰富免费的第三方库

㈣ python数据挖掘是什么

数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信
息和知识的过程。
python数据挖掘常用模块
numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等

pandas模块：用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等

matplotlib模块：专用于数据可视化，当然含有统计类的seaborn模块

statsmodels模块：用于构建统计模型，如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等

scipy模块：专用于统计中的各种假设检验，如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等

sklearn模块：专用于机器学习，包含了常规的数据挖掘算法，如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘推荐的入门方式是？小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地（前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等），这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问，此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法，如果将入门顺序搞反了，可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
了。

对于小公司来说，你得清楚的知道自己的痛点是什么，这些痛点是否能够体现在数据上，公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量，数据分析侧重于历史的描述，数据挖掘则侧重于未来
的预测。

差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说，就是懂分析的人能够从数据中看出破绽，解决问题，甚至用数据创造价值；
不懂分析的人，做不到这些，更多的是描述数据。
更多技术请关注python视频教程。

㈤ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
更多Python知识请关注Python自学网。

㈥ 如何用Python进行线性回归以及误差分析

数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。

简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。

本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。

本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。

拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。

代码如下：

• importmatplotlib.pyplot as plt

• importnumpy as np

• importscipy as sp

• fromscipy.statsimportnorm

• fromsklearn.pipelineimportPipeline

• fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

• fromsklearn.

• fromsklearnimportlinear_model

• ''''' 数据生成 '''

• x = np.arange(0,1,0.002)

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

• y = y + x**2

• ''''' 均方误差根 '''

• defrmse(y_test, y):

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

• ''''' 与均值相比的优秀程度，介于[0~1]。0表示不如均值。1表示完美预测.这个版本的实现是参考scikit-learn官网文档 '''

• defR2(y_test, y_true):

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

• ''''' 这是Conway&White《机器学习使用案例解析》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()

该程序运行的显示结果如下：



[ 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 每个数据科学人都应该知道的7种回归技术

介绍 线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中学习的第一种算法。由于它们的受欢迎程度，许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。哪儿些稍微有工作经验的人也会认为它们是所有回归分析形式的中最重要的。
事实是，有无数种形式的回归可以使用。每种形式的回归都有其自身的重要性和最适合应用的特定场景。在本文中，我会以简单的方式解释了数据科学中最常用的7种回归形式。通过这篇文章，我也希望人们能够对回归的广度有一个概念，而不是仅仅对他们遇到的每个问题应都用线性/逻辑回归，并希望他们能够使用这么多的回归技术！

如果您是数据科学的新手，并且正在寻找一个开始学习的地方，那么“ 数据科学 ”课程是一个很好的起点！它涵盖了Python，统计和预测建模的核心主题，它是你进入数据科学的第一步的完美方法。
什么是回归分析？
回归分析是预测建模技术的一种技术，它研究依赖（目标）和自变量（预测变量）之间的关系。该技术用于预测，时间序列建模和查找变量之间的因果关系。例如，通过回归可以最好地研究鲁莽驾驶与驾驶员发生道路交通事故数量之间的关系。
回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们将曲线/直线线拟合到数据点，使得数据点距曲线或直线的距离之间的差异最小化。我将在接下来的章节中详细解释这一点。

为什么我们使用回归分析？
如上所述，回归分析是估计两个或更多变量之间的关系。让我们通过一个简单的例子来理解这一点：
比方说，你想根据当前的经济状况估算公司的销售增长率。您有最近的公司数据表明销售增长约为经济增长的2.5倍。利用这种洞察力，我们可以根据当前和过去的信息预测公司的未来销售情况。
使用回归分析有许多好处。如下：
它表明因变量和自变量之间的显着关系。 它表示多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析还允许我们比较不同尺度上测量的变量的影响，例如价格变化的影响和促销活动的数量。这些优势有助于市场研究人员/数据分析师/数据科学家消除和评估用于构建预测模型的最佳变量集。
我们有多少种回归技术？
我们有各种各样的回归技术可用用于预测。这些技术主要由三个指标（自变量的数量，因变量的类型和回归线的形状）驱动。我们将在以下部分详细讨论它们。

对于创造性的，如果您觉得需要使用上述参数的组合，您甚至可以制作新的回归，以前人们没有使用过。但在开始之前，让我们了解最常用的回归：
1.线性回归
它是最广为人知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测建模时最先选择的几个方法之一。在该方法中，因变量是连续的，自变量可以是连续的或离散的，并且回归线的性质是线性的。
线性回归使用最佳拟合直线（也称为回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立关系。
它由方程Y = a + b * X + e表示，其中a是截距，b是直线的斜率，e是误差项。该等式可以根据给定的预测变量预测目标变量的值。

简单线性回归和多元线性回归之间的区别在于，多元线性回归具有（> 1）个独立变量，而简单线性回归只有1个独立变量。现在的问题是“我们如何获得最佳拟合线？”。
如何获得最佳拟合线（a和b的值）？
这项任务可以通过最小二乘法轻松完成。它是用于拟合回归线的最常用方法。它通过最小化每个数据点到直线的垂直偏差的平方和来计算观测数据的最佳拟合线。因为偏差首先要平方，所以当相加时，正值和负值之间不会抵消。

我们可以使用度量的R平方来评估模型性能 。
重点： 自变量和因变量之间必须存在线性关系 多元回归存在多重共线性，自相关，异方差等问题。 线性回归对异常值非常敏感。它可以极大地影响回归线并最终影响预测值。 多重共线性可以增加系数估计的方差，并使估计对模型中的微小变化非常敏感。结果是系数估计不稳定 在多个独立变量的情况下，我们可以选择正向选择，逆向淘汰和逐步方法来选择最重要的自变量。 2. 逻辑回归
逻辑回归方法用于查找事件成功的概率和失败的概率。当因变量本质上是二进制（0/1，真/假，是/否）时，我们应该使用逻辑回归。这里Y值的范围从0到1，它可以用下面的等式表示。
odds = p /（1-p）=事件发生概率/非事件发生概率 ln（赔率）= ln（p /（1-p）） logit（p）= ln（p /（1-p））= b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 .... + bkXk
以上，p是存在感兴趣特征的概率。这时候你应该要问一个问题就是“为什么我们要在等式中使用对数log？”。
由于我们在这里使用的是二项分布（因变量），我们需要选择最适合此分布的链接函数。而且，它是logit函数。在上面的等式中，选择此参数是为了以最大化观察样本值的可能性，而不是最小化平方误差的总和（如在普通回归中一样）。
重点： 它被广泛用于分类问题 逻辑回归不需要依赖因变量和自变量之间的线性关系。它可以处理各种类型的关系，因为它将非线性对数变换应用于预测的优势比 为避免过度拟合和欠拟合，我们应该包括所有重要的变量。确保这种做法的一个好方法是使用逐步方法来估计逻辑回归 它需要较大样本量，因为在样本量较小时，最大似然估计的效率低于普通的最小二乘法 自变量不应相互关联，即不具有多重共线性。但是，我们可以选择在分析和模型中包含分类变量的交互作用。 如果因变量的值是序数，那么它被称为序数逻辑回归 如果因变量是多类的，那么它被称为多元逻辑回归。 3.多项式回归
如果自变量的幂大于1，则回归方程是多项式回归方程。下面的等式表示多项式方程：
Y = A + B * X ^ 2
在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。它是一条与数据点吻合的曲线。
重点： 虽然可能存在拟合更高次多项式以获得更低误差的诱惑，但这可能会导致过度拟合。始终绘制关系图以查看是否匹配，并专注于确保曲线符合问题的本质。以下是绘图如何帮助的示例： 特别注意的是末端的曲线，看看这些形状和趋势是否有意义。较高的多项式最终会产生奇怪的结果。 4.逐步回归
当我们处理多个自变量时，会使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在自动过程的帮助下完成的，这个过程是不需要人为的去进行干预的。
通过观察R方、t检验和AIC指标等统计值来识别重要变量，可以实现这一壮举。逐步回归基本上适合回归模型，通过基于指定的标准一次一个地添加/删除协变量。下面列出了一些最常用的逐步回归方法：
标准逐步回归做两件事。它根据每个步骤的需要添加和删除预测变量。 正向选择从模型中最重要的预测变量开始，并为每个步骤添加变量。 向后消除从模型中的所有预测变量开始，并删除每个步骤的最不重要的变量。
该建模技术的目的是以最少的预测变量来最大化预测能力。它是处理数据集更高维度的方法之一。
5.岭回归
岭回归是一种在数据存在多重共线性（自变量高度相关）时使用的技术。在多重共线性中，即使最小二乘估计（OLS）是无偏的，但它们的方差也很大，这使得观测值偏离真实值。通过在回归估计中增加一定程度的偏差，岭回归可以减少标准误差。
上面，我们看到了线性回归的方程。还记得嘛？它可以表示为：
y = a + b * x
这个方程也有一个误差项。完整的等式变为：
y = a + b * x + e（误差项），[误差项是校正观测值和预测值之间预测误差所需的值] 表示多个自变量，=> y = a + y = a + b1x1 + b2x2 + .... + e。
在线性方程中，预测误差可以分解为两个子分量。首先是由于偏差，第二是由于方差。由于这两个或两个组件中的任何一个，都可能发生预测错误。在这里，我们将讨论由于方差引起的错误。
岭回归通过收缩参数 λ（lambda）解决了多重共线性问题 。看下面的方程。

在这个方程中，我们有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2 （β平方）总和的λ，其中β是系数。这被添加到最小二乘项，以便缩小参数以具有非常低的方差。
重点： 该回归的假设与最小二乘回归相同，但不假设正态性 它会缩小系数的值，但不会达到零，这表明没有特征选择功能 这是一种正则化方法，并使用l2正则化。 6.Lasso回归
类似于岭回归，Lasso（最小绝对收缩和选择算子）也会对回归系数的绝对大小进行限制。此外，它还能够降低线性回归模型的可变性并提高其准确性。请看下面的方程：

Lasso回归与岭回归的不同之处在于，它在惩罚函数中使用绝对值而不是平方。这导致惩罚（或等效地约束估计值的绝对值的总和）值，从而导致一些参数估计值恰好为零。应用的惩罚越大，估计值就会缩小到绝对零值。这导致从给定的n个变量中进行变量选择。
重点： 该回归的假设与最小二乘回归相同，但不假设正态性 它将系数缩小到零（恰好为零），这肯定有助于特征选择 这是一种正则化方法并使用l1正则化 如果预测变量高度相关，则Lasso仅选取其中一个并将其他预测缩减为零 7.弹性网络回归
弹性网络回归是Lasso回归和岭回归技术的混合体。它使用L1和L2先验作为正则化器进行训练。当存在多个相关的特征时，弹性网络是很有用的。Lasso可能随机选择其中一种，而弹性网很可能同时选择两个。

在Lasso回归和岭回归之间进行权衡的一个实际优势是，它允许弹性网络在旋转下继承岭回归的一些稳定性。
重点： 在变量高度相关的情况下，它鼓励群体效应 所选变量的数量没有限制 它会受到双重收缩的影响 如何选择正确的回归模型？
当你只知道一两种技术时，生活通常是很简单的。我所知道的其中一个培训机构告诉他们的学生 - 如果结果是连续的 - 那就用线性回归。如果是二进制的 - 那就用逻辑回归！但是，我们可以使用的选项数量越多，选择正确的选项就越困难。回归模型也会发生类似的情况。
在多种类型的回归模型中，基于自变量和因变量的类型，数据中的维度以及数据的其他基本特征来选择最适合的回归方法是很重要的。以下是应该选择正确的回归模型的关键因素：
数据挖掘是构建预测模型的必然部分。在选择正确的模型之前，应该首先确定变量之间的相关系数和影响 为了比较不同模型的拟合优度，我们可以分析不同的指标，如参数的统计显着性，R方，调整后的R方，AIC指标，BIC指标和误差项。另一个是Mallow的Cp标准。这基本上通过将模型与所有可能的子模型（仔细选择它们）进行比较，来检查模型中可能存在的偏差。 交叉验证是评估用于预测的模型的最佳方式。在这里，可以将数据集分为两组（训练和验证）。观测值和预测值之间的简单均方差可以衡量预测的准确性。 如果你的数据集有多个混淆变量，则不应选择自动模型选择方法，因为你不会希望同时将它们放在模型中。 这也取决于你的目标。与具有高度统计意义的模型相比，功能较弱的模型更容易实现。 回归正则化方法（Lasso回归，岭回归和弹性网络回归）在数据集中各变量之间具有高维度和多重共线性的情况下运行良好。 结束语
到现在为止，我希望你已经对回归有所了解。考虑数据条件来应用这些回归技术。找出使用哪种技术的最佳技巧之一就是检查变量族，即离散变量还是连续变量。
在本文中，我讨论了7种类型的回归以及与每种技术相关的一些关键事实。作为这个行业的新人，我建议你学习这些技术，然后在你的模型中实现它们。
-以上就是作者推荐的七种数据科学人必知必会的七种回归模型，如果大家对这七种模型感兴趣，那就自己动手去实验一下吧，只知道理论是不够的，要多动手实验，才能真正的掌握这些模型。
7 Types of Regression Techniques you should know!

㈧ Python 在编程语言中是什么地位为什么很多大学不教 Python

python的地位很高，目前是世界第5大编程语言。。但我觉得大学不教python，其实是正确的。
Python在诞生之初，只是用来在Linux上给Perl和shell做衔接用的“胶水”，而今天已经成为了主流的编程语言，能获得今天的地位，当然具备诸多优势。。。比如数学运算相关的各种库，爬虫，等等。。。但这都不是导致Python流行的最根本原因。
有没有比Python运算更强的语言？多得是
有没有比Python爬虫效率更高的语言？也不少
所以其实平日里随口道来的种种优势，并不是不可替代的。。这些优势，很多语言都具备。就比如perl，erlang，Julia等语言，其实用来做运算或爬虫比Python更强，但为什么这些语言却流行不起来？
说到底，Python成功的秘诀只有一条，其实就是在功能基本够用的前提下，比其他语言简单。而比Python简单的语言，功能又不够全面，比如Lua，Javascript，Ruby这些语言比Python更简单，但往往只适合一两个领域的工作，而无法面面俱到。
Python可以提供的这些功能，对于非专业程序员来讲，已经显得非常强大了。。但对于专业程序员来说，Python最大的作用，其实也只是用来“偷懒”而已。因为相比JAVA或C#这种工业级的编程语言来讲，Python除了入门简单之外，并无任何优势可言。而Python的动态语言特性、不利于维护等缺点，成为了限制它迈向深层开发的重大缺陷。
而如果熟练掌握JAVA或C#中的任何一门，想利用闲暇之余学习一下Python，看几个案例便可以入门，几乎不需要专门学习。
如果你并不以成为专业程序员做为目标，那么以Python为主，是可以的。但若想靠编程养家糊口，静态语言才是重中之重。
但如果是计算机专业的话，仅仅学Python，似乎就有点对不起“科班出身”的称号了。。。。学生们花着昂贵的学费，消耗四年光阴，却只学个Python，岂不是误人子弟？
就像你若报考摄影专业，老师应该教你使用单反，而不是教你使用手机摄像头。

㈨ python有哪些库

Arrow

Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

Behold

调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而behold就是那个非常好用的调试库。

Click

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用python的click库。click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过click都可以轻松进行获取和改变。

Numba

如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。NumPy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

Matlibplot

做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

Pillow

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多PS中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

pyqt5

Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

Scrapy

Python被很多人知道都是因为它的爬虫功能，而Python中说到爬虫框架，人们公认最好的就Scrapy没有之一。Scrapy可以说专门为爬虫而生，它的设计思想，还有他的简洁性，可以说至少再过几年，也没有能超过它的。

除了以上内容，比较常见的Python库还包括Splinter、Pygame、PyInstaller、Openpyxl等，Python的库多到你一身都学不完。

㈩ 岭回归和Lasso回归有什么区别

岭回归是线性回归采用L2正则化的形式，Lasso回归是采用L1正则化的形式，Lasso回归易产生稀疏解