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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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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机器学习作业源码，基于sklearn的各种回归，分类算法的应用，含八次作业源码第一次作业 LinearDiscriminatorAnalysis分类，逻辑回归2，3分类第二次作业决策树第三次作业 MLPClassifier分类器，Percepton线性分类器第四次作业一维拟合，二维拟合，支持向量机分类第五次作业多项式朴素贝叶斯分类器第六次作业 GMM聚类算法第七次作业 AdaBoostClassifier分类器第八次作业 KMeans,KMedoids聚类

本文来自于CSDN，介绍了机器学习算法Python实现的逻辑回归、BP神经网络、K-Means聚类算法以及多元高斯分布等相关知识。其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码：注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0)代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中α为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降

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