大數(shù)據(jù)挖掘技術之dm經(jīng)典模型(文件)
【正文】 言都是最重要的部分。使用的方法：（1）前向選擇前向現(xiàn)在開始使用一組輸入變量，其中一些變量或全部變量都可以出現(xiàn)在最終模型里。另一種方法是使用統(tǒng)計檢驗中F檢驗的方法。第二次通過將每個剩余變量與第一步已選定的變量組合以創(chuàng)建包含有兩個輸入變量的n1個回歸模型。（2）逐步選擇逐步選擇與前向選擇非常類似，只有一點不同。持續(xù)該過程直到滿足某些停止條件，比如到達理想變量的最小數(shù)目。直線的一個屬性是它可以向兩端無限延伸。因為二元問題是極其常見的，這就邏輯回歸分析模型。然而，該任務可以重述為“某個記錄屬于其中一個類的概率是多少？”，因為概率是數(shù)字，這個問題就轉化為一項評估任務。一些新用戶不會抽時間來支付這第一張訂單，從而消減了報紙的收入。但不能保證這是一個好的模型。邏輯回歸分析通過將回歸直線彎成一個更合適的形狀來解決這一問題。把線性回歸轉換成邏輯回歸也使用了這類技巧。在去幾率的對數(shù)值以生成一個從負無窮到正無窮的函數(shù)。局部模式的獲取需要顯示的體現(xiàn)在變量確定其影響。在評分過程中，給定一組參數(shù)值模型，模型為某些輸入產(chǎn)生最佳的估計值。似然函數(shù)的實際計算公式取決于對數(shù)據(jù)的各種假設，這又反過來取決于使用特定的參數(shù)模型。給定一個理想目標統(tǒng)計描述，就可以用相似度來度量候選值與原型或理想對象的距離來對候選進行評分。根據(jù)訓練數(shù)據(jù)的特征為分配到該單元格的記錄評分。一種解決方案是將若干個小單元格結合成一個較大的單元格。線性回歸模型通過對一個輸入乘以一個系數(shù)之后再求和，從而將所有的輸入結合起來。邏輯回歸模型利用S形函數(shù)而不是一條直線來擬合觀測數(shù)據(jù)。20 / 20。所有的回歸模型都能發(fā)現(xiàn)全局模式，也就是說，它們發(fā)現(xiàn)了變量所有的輸入值的模式。線性回歸有很多好處，但并不適用與所有情況?！皹闼亍币辉~是指輸入變量相互獨立的假設，但這個假設在實際中往往不成立。表查詢有個問題，隨著輸入數(shù)量的增加，每一單元格內(nèi)訓練樣本數(shù)會急劇減少。表查詢模型使用了一種不同的相似度度量的方法?？梢允褂脭?shù)值優(yōu)化的方法來最大化似然值，并可以保證找到最大點。雖然一般不存在這樣的函數(shù)，但在給定參數(shù)的情況下，訓練集中出現(xiàn)目標值的概率和參數(shù)的似然之間存在一個有用的關系——成正比。最大似然法擬合模型擬合任何類型的參數(shù)模型對意味著要使用數(shù)據(jù)來找出最佳參數(shù)，利用這些最佳參數(shù)計算的預測值與實際值盡可能相符。把幾率的對數(shù)值作為目標變量而建立回歸方程。幾率和概率表示同一件事情。這就是邏輯函數(shù)。這就是直線的性質：顯然存在弊端，沒有最大值或最小值。不過在前面幾個星期，客戶不愿意付款的可能性非常大。呼叫中心通過與用戶取得聯(lián)系，其中一些客戶同意簽訂訂閱協(xié)議。有兩個類別的，任務是將每條記錄分配到其中的一個類。這些屬性使得線性回歸模型適用于估計那些取值范圍可能很廣的連續(xù)變量。該形式對任意數(shù)量的輸入變量都可用，但當只有一個輸入變量時，效果最明顯。（3）后向消去后向消去選擇變量的方法首先使用所有的n個輸入變量創(chuàng)建了一個多元回歸模型。持續(xù)這一過程直到滿足某些停止條件為止。這看上去更像是數(shù)據(jù)挖掘，因為它使用了驗證集，并沒有對輸入或目標值做出任何假設。選擇測試得分最高的模型所對應的變量作為前向選擇模型中的第一個變量。有的時候領域知識對一時模型的預測可以提供一個很好的指標指向。但是輸入變量幾乎不可能完全獨立，所有包含另一個變量會改變系數(shù)的大小，甚至可能改變模型中其他原有變量系數(shù)的正負值。這就是交互的例子。盡管這些變量相互獨立，價格對目標的影響扔可能受溫度的影響。兩個變量本質上相互抵消，因此這兩個系數(shù)的取值并不會對任何變量有真正意義上的影響。這一位置改變其中一個輸入值應該對其他輸入值沒有影響。理想情況下，所有輸入之間應該線性無關
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