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大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之dm經(jīng)典模型(參考版)

2025-07-16 22:22本頁面
  

【正文】 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。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(cè)數(shù)據(jù)。線性回歸有很多好處,但并不適用與所有情況。線性回歸模型通過對(duì)一個(gè)輸入乘以一個(gè)系數(shù)之后再求和,從而將所有的輸入結(jié)合起來。“樸素”一詞是指輸入變量相互獨(dú)立的假設(shè),但這個(gè)假設(shè)在實(shí)際中往往不成立。一種解決方案是將若干個(gè)小單元格結(jié)合成一個(gè)較大的單元格。表查詢有個(gè)問題,隨著輸入數(shù)量的增加,每一單元格內(nèi)訓(xùn)練樣本數(shù)會(huì)急劇減少。根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征為分配到該單元格的記錄評(píng)分。表查詢模型使用了一種不同的相似度度量的方法。給定一個(gè)理想目標(biāo)統(tǒng)計(jì)描述,就可以用相似度來度量候選值與原型或理想對(duì)象的距離來對(duì)候選進(jìn)行評(píng)分??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(diǎn)。似然函數(shù)的實(shí)際計(jì)算公式取決于對(duì)數(shù)據(jù)的各種假設(shè),這又反過來取決于使用特定的參數(shù)模型。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(xùn)練集中出現(xiàn)目標(biāo)值的概率和參數(shù)的似然之間存在一個(gè)有用的關(guān)系——成正比。在評(píng)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(jì)值。最大似然法擬合模型擬合任何類型的參數(shù)模型對(duì)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(jì)算的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值盡可能相符。局部模式的獲取需要顯示的體現(xiàn)在變量確定其影響。把幾率的對(duì)數(shù)值作為目標(biāo)變量而建立回歸方程。在去幾率的對(duì)數(shù)值以生成一個(gè)從負(fù)無窮到正無窮的函數(shù)。幾率和概率表示同一件事情。把線性回歸轉(zhuǎn)換成邏輯回歸也使用了這類技巧。這就是邏輯函數(shù)。邏輯回歸分析通過將回歸直線彎成一個(gè)更合適的形狀來解決這一問題。這就是直線的性質(zhì):顯然存在弊端,沒有最大值或最小值。但不能保證這是一個(gè)好的模型。不過在前面幾個(gè)星期,客戶不愿意付款的可能性非常大。一些新用戶不會(huì)抽時(shí)間來支付這第一張訂單,從而消減了報(bào)紙的收入。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。然而,該任務(wù)可以重述為“某個(gè)記錄屬于其中一個(gè)類的概率是多少?”,因?yàn)楦怕适菙?shù)字,這個(gè)問題就轉(zhuǎn)化為一項(xiàng)評(píng)估任務(wù)。有兩個(gè)類別的,任務(wù)是將每條記錄分配到其中的一個(gè)類。因?yàn)槎獑栴}是極其常見的,這就邏輯回歸分析模型。這些屬性使得線性回歸模型適用于估計(jì)那些取值范圍可能很廣的連續(xù)變量。直線的一個(gè)屬性是它可以向兩端無限延伸。該形式對(duì)任意數(shù)量的輸入變量都可用,但當(dāng)只有一個(gè)輸入變量時(shí),效果最明顯。持續(xù)該過程直到滿足某些停止條件,比如到達(dá)理想變量的最小數(shù)目。(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(gè)輸入變量創(chuàng)建了一個(gè)多元回歸模型。(2)逐步選擇逐步選擇與前向選擇非常類似,只有一點(diǎn)不同。持續(xù)這一過程直到滿足某些停止條件為止。第二次通過將每個(gè)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(gè)輸入變量的n1個(gè)回歸模型。這看上去更像是數(shù)據(jù)挖掘,因?yàn)樗褂昧蓑?yàn)證集,并沒有對(duì)輸入或目標(biāo)值做出任何假設(shè)。另一種方法是使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中F檢驗(yàn)的方法。選擇測(cè)試得分最高的模型所對(duì)應(yīng)的變量作為前向選擇模型中的第一個(gè)變量。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。有的時(shí)候領(lǐng)域知識(shí)對(duì)一時(shí)模型的預(yù)測(cè)可以提供一個(gè)很好的指標(biāo)指向。選擇正確的輸入變量對(duì)任何建模而言都是最重要的部分。但是輸入變量幾乎不可能完全獨(dú)立,所有包含另一個(gè)變量會(huì)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(fù)值。(3)添加變量可以改變模型中的原有變量的取值一種很自然的模型開發(fā)方法從一個(gè)僅有一個(gè)輸入的簡(jiǎn)單模型開始,然后通過增加變量逐步提高其復(fù)雜性。這就是交互的例子。當(dāng)天氣寒冷的時(shí)候,只有真正物美價(jià)廉才可能會(huì)吸引人民購
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