python回归分析、聚类分析、拟合

guodu1223 2021-05-18 05:26:30

能否把医疗费用和人均收入水平做成回归模型，展示出解决了看病贵的问题呢

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基于python实现的数学建模相关代码，包含回归、分类、差分、聚类、时间序列分析、因子分析等 01 基于cvxpy、scipy的线性规划 02 整数规划 03 基于cvxpy、scipy的非线性规划 05 基于networkx实现的一系列图算法和可视化，包括dijkstra、floyd、最大流等 07 博弈论 09 拉格朗日插值、最小二乘拟合、样条插值 12 Lasso回归、岭回归、多元线性回归 13 微分 14 染色体遗传算法、差分、Lesile模型 22 模糊聚类 24 时间序列分析，包括ARIMA、ARMA模型、指数平滑法等 29 距离判别法、Fisher判别法、层次聚类、KMeans聚类、PCA

1、资源内容：哈工大机器学习实验作业，多项式拟合正弦曲线，逻辑回归，k-means聚类，PCA主成分分析，说明详见实验报告 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

## 本目录主要是回归算法的一些案例实现 ### 1、最小二乘法：功率与电流的线性关系 - 01_最小二乘法.py ### 2、家庭用电预测：时间与功率的线性关系 - 02_家庭用电预测.py ### 3、家庭用电预测：功率与电流的线性关系 - 03_家庭用电预测.py ### 4、家庭用电预测：时间与电压的线性关系 - 04_家庭用电预测.py ### 5、家庭用电预测：时间与电压的多项式关系 - 05_家庭用电预测.py ### 6、过拟合样例 - 06_过拟合.py ### 7、回归各种算法的过拟合比较 - 07_回归各种算法的过拟合比较.py - 线性回归、Lasso回归、Ridge回归、ElasticNet比较 ### 8、基于梯度下降法的线性回归 - 08_基于梯度下降法的线性回归.py - 自己写梯度下降算法 - 用梯度下降法构建自己的线性模型，并与python自带的模型作比较

学习目标一、前提二、机器学习的概念与应用领域 1.认识 ①亚瑟•塞缪尔的定义 ②汤姆·米切尔的定义 2.相关术语数据术语训练模型术语获得模型后术语 3.应用领域语音识别计算机视觉自然语言处理 ①自然语言分析 ②自然语言生成大数据分析三、机器学习的类型 1.按学习类型分类监督学习无监督学习半监督学习强化学习深度学习 2.按完成的任务分类回归分类聚类四、机器学习一般过程 1.数据获取 2.特征提取 3.数据预处理 ①去除唯一属性 ②缺失值处理 A. 均值插补法 B. 同类均值插补法 ③重复值处理 ④异常值 ⑤数据定量化 4.数据标准化 ①min-max标准化（归一化） ②z-score标准化（规范化） 5.数据降维 ①目的 ②权衡 6.训练模型 ①样本数据集的选取 ②机器学习算法 7.评估模型的有效性 ①过拟合与欠拟合 ②性能度量 A. 回归任务 B.分类任务 C.聚类任务 8.使用模型五、Python机器学习常用库 1.NumPy-科学计算基础库 2. SciPy-科学计算扩展库 3.Pandas-数据分析工具库 4.Matp

集群模型将模型拟合到聚类相关数据。问题您的甲基化数据（或其他局部相关数据）具有在单 CpG 水平无法检测到的微小变化，并且您想要检测区域变化。以下是绿色疾病与蓝色对照区域的细微变化示例（此软件创建的图像）：解决方案有多种组合探针的方法。困难在于我们不能使用简单的线性模型，因为我们有相关数据。最明显的方法是：来自 Irizarry 小组的bumphuting ：找到模型的协变量始终高于偶然的区域。通常，“机会”是通过对简化模型的残差进行混洗并重新计算模拟 beta 来确定的。（他们还实现了平滑和许多不错的附加功能）混合效应模型：拟合每个 CpG 或每个样本的随机截距以解释相关数据。 GEE 模型：使用广义估计方程。例如，这使我们能够拟合自回归相关结构，例如我们可能期望在相邻探针之间看到的结构。这在A-clust很好地实现（仅适用于可交换的相关结构）。 st

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