大部分聚类方法针对的是多维数据，现实场景中还有可能存在以为数据的情况，针对以为数组的聚类和多维的数据有很大的不同，今天就来实战演练下： 需求内容：分析订单的价格分布 常见方案：按照100为梯度，分…
在学习聚类算法得时候并没有涉及到评估指标，主要原因是聚类算法属于非监督学习，并不像分类算法那样可以使用训练集或测试集中得数据计算准确率、召回率等。那么如何评估聚类算法得好坏呢？好的聚类算法,一般要求类…
Kale 系统是 Etsy 公司开源的一个监控分析系统。Kale 分为两个部分：skyline 和 oculus。skyline 负责对时序数据进行概率分布校验，对校验失败率超过阈值的时序数据发报警，oculus 负责给被报警的时序，找出趋势相…
在Apriori算法的学习中，我们了解到Apriori算法需要不断生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP-Growth利用了巧妙的数据结构，无论多少数据，只需要扫描两次数据…
在前面的文章中介绍了基本的线性回归模型属于全局的模型（除局部加权线性回归外），在线性回归模型中，其前提是假设全局的数据之间是线性的，通过拟合所有的样本点，训练得到最终的模型。然而现实中的很多问题是非…
在分析特征间相关性时，常使用的方法是pandas.DataFrame.corr： DataFrame.corr(self, method=’pearson’, min_periods=1) 其中包含的方法主要为： pearson：Pearson相关系数 kendall：Kendall秩相关…
在处理较为复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归算法通常会出现预测精度不够，如果模型中的特征之间有相关关系，就会增加模型的复杂程度。当数据集中的特征之间有较强的线性相关性时，即特征之间出现严重的多重…
线性回归是统计学总最常用的算法之一。从根本上来说，当你想表示两个变量间数学关系时，就可以使用线性回归。当你使用它时，你首先假设输出变量（有时称为响应变量、因变量或标签）和预测变量（有时称为自变量、解…
逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字，但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性…
由于Logistic Regression算法复杂度低、容易实现等特点，在工业界中得到广泛使用，如计算广告中的点击率预估等。但是，Logistic Regression算法主要是用于处理二分类问题，若需要处理的是多分类问题，如手写字识别…
