数据分析师都要具备以终为始的思考逻辑

来解决此问题。换成商品运营的语言,就是通过采购更多高价值的单品、清理低价值单品等方式,提高库存周转率,提高资金利用率。从数据层面思考,分解目标:搞清楚真正的问题在哪?可以借用Issue Tree逻辑树和SMART原则工具,对目标进行管理,最终映射到数字空间,转成数据问题。上述“单品价值模型”的案例中,问题转成了如何计算单品的价值?回到业务需求中,优化库存结构的结果通过「存销比」来衡量,也就是说...

建模杂谈系列195 逻辑回归的矩阵计算

说明 sklearn已经提供了比较成熟的逻辑回归模型的拟合、预测方法,为什么还要研究矩阵计算的实现方法呢? 第一,我将LR视为标准模型系统的基石,我还是不太希望有不在把控的部分,自己去实现一次可以有很深的体验; 第二,我将使用遗传算法来对LR进行自动优化,这种计算量是非常大的,所以要在底层实现模型计算的并行,这就需要矩阵化。 内容 1 整体思路 本篇会探讨逻辑回归参数优化的原理(梯度计算),然后实现...

机器学习 | 逻辑回归

一.基本原理 面对一个分类问题,建立代价函数,通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。逻辑回归是一种分类方法,主要用于二分类问题,应用于研究某些事件发生的概率 二.优缺点 优点 计算代价不高,易于理解和实现速度快,适合二分类问题简单易于理解,直接看到各个特征的权重能容易更新模型吸收新的数据不受多重共线性的影响(可通过正则化消除)缺点 容易产生欠拟合分类精度不高很难...

第十四届蓝桥杯集训——JavaC组第七篇——逻辑运算符

第十四届蓝桥杯集训——JavaC组第七篇——逻辑运算符 目录 第十四届蓝桥杯集训——JavaC组第七篇——逻辑运算符 逻辑运算符 逻辑逻辑或 非 逻辑运算法优先级 练习题: 逻辑运算符 逻辑运算与位运算不同,逻辑运算的与和或都是两个与或的符号,当然,如果单独一个就能不能这么叫了,应该叫位运算符,位运算符在讲完进制转换的时候我再来将,大家能更好的理解,不然肯定都蒙圈了。 逻辑与 &&两个与的符号,...

R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风

,可能的烟草使用,免疫接种,健康状况,健康天数-与健康相关的生活质量,获得医疗保健,睡眠不足,高血压意识,胆固醇意识,慢性健康状况,饮酒,水果和蔬菜消费,关节炎负担和安全带使用。   相关视频:R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险 逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例 ,时长06:48 加载包 library(ggplot2) 载入资料 load(...

思维分析逻辑 2 DAY

技能:想象力 敏感度 解决问题能力 快速发现问题 高维角度中观能力真正的专业度能很好的发现其他分析师中的问题。技术理解:只有理解到数据标准化的本质是去除量纲量级的差异化,才能用好数据标准化方法逻辑性:每一环推导必须讲究严谨性价值点:描述性统计数据快速通过,指导性、预测性、价值最大宏观能力CEO能力 电商平台分析整体数据 分发效率评估:CTR = 点击UV/曝光UV(反应用户点击欲望)人...

代数与逻辑:作业三 贝叶斯决策

代数与逻辑:作业三 贝叶斯决策 文章目录 代数与逻辑:作业三 贝叶斯决策一、作业要求二、基于高斯分布的贝叶斯分类器与朴素贝叶斯分类器的原理介绍1、贝叶斯定理2、朴素贝叶斯分类3、高斯朴素贝叶斯分类 三、编程实现基于高斯分布的贝叶斯分类器与朴素贝叶斯分类器1、高斯分布的贝叶斯分类器代码实现2、朴素贝叶斯分类器代码实现 四、选择公开数据集,验证所编写的分类器性能 一、作业要求 简述基于高斯分布的贝叶斯分...

pytorch中维度不一致张量之间加减/逻辑运算问题

规律1:如果相加的两个张量维度不一致,那么首先把维度低的那个张量从右边和维度高的张量对齐 例如下面的代码,b的维度低一些,所以和a相加的时候b的维度就会先扩充为[1,1,5,6]。 a = torch.ones([8, 4, 5, 6])b = torch.ones([5, 6])c = a+bprint('c =',c.size())# c = torch.Size([8, 4, 5, 6]...

逻辑回归(logistic regression)

逻辑回归 一、假设函数 h θ ( x ) = g ( θ T X ) = 1 1 + e − θ T X ( S i g m o i d 函 数 ) h_\theta(x) = g(\theta^TX)=\frac{1}{1+e^{-\theta^TX}} \qquad \qquad \qquad (Sigmoid函数) hθ​(x)=g(θTX)=1+e−θTX1​(Sigmoid函数) X取值...

【阿旭机器学习实战】【26】逻辑斯蒂回归----糖尿病预测实战

本文通过构建逻辑斯蒂回归模型,对糖料病进行预测。 目录 1. 导入并查看数据信息2. 特征工程2.1 处理异常值2.2 填充缺失值 3. 切分数据集并构建模型 1. 导入并查看数据信息 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns # 载入数据data = p...
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