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ALGLIB是一个跨平台数值分析和数据挖掘库，支持多种编程语言（C++，C#，Delphi，VB.NET，Python）和多种操作系统（windows,unix family)。 从官网下载（https://www.alglib.net/download.php）后，上传到仓库。 版本：alglib-3.17.0.cpp.gpl Free Edition ALGLIB特性包括： - 数据分析（分类，回归，统计） - 优化和非线性求解器 - 插值和线性/非线性最小二乘拟合 - 线性代数（直接算法，EVD/SVD），直接和迭代线性求解器 - 快速傅里叶变换和许多其他算法
最近更新: 2年多前1. 对数据做数据探索分析（可参考EDA_BikeSharing.ipynb，不计分） 2. 适当的特征工程（可参考FE_BikeSharing.ipynb，不计分） 3. 对全体数据，随机选择其中80%做训练数据，剩下20%为测试数据，评价指标为RMSE。（10分） 4. 用训练数据训练最小二乘线性回归模型（20分）、岭回归模型、Lasso模型，其中岭回归模型（30分）和Lasso模型（30分），注意岭回归模型和Lasso模型的正则超参数调优。 5. 比较用上述三种模型得到的各特征的系数，以及各模型在测试集上的性能。并简单说明原因。（10分）
最近更新: 5年多前二、作业要求： 1.对数据做数据探索分析（可参考0_EDA_ diabetes.ipynb，不计分） 2.适当的特征工程（可参考1_FE_ diabetes.ipynb，不计分） 3.采用5折交叉验证，分别用log似然损失和正确率，对Logistic回归模型的正则超参数调优。（各50分）
最近更新: 6年前探究主播人气影响因素——代码部分： 1. 数据获取（爬取虎牙5W+条数据，此代码不公开） 2. 数据诊断 3. 数据处理（缺失值/异常值处理、LDA主题聚类） 3. 数据分析（建立多元线性回归模型）
最近更新: 3年前1. 对数据做数据探索分析 2. 适当的特征工程 3. 对全体数据，随机选择其中80%做训练数据，剩下20%为测试数据，评价指标为RMSE。 4. 用训练数据训练最小二乘线性回归模型、岭回归模型、Lasso模型，其中岭回归模型和Lasso模型，注意岭回归模型和Lasso模型的正则超参数调优。 5. 比较用上述三种模型得到的各特征的系数，以及各模型在测试集上的性能。并简单说明原因。
最近更新: 5年多前Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)
最近更新: 4年前新冠病毒疫情的爆发，使得中国经济暂时出现了“断点”，在这种突发性、不可预见的自然外部冲击下如何研究疫情对政府治理、经济发展以及人民社会生活等诸多影响将是未来无法逃避的课题。我们为武汉祈祷，为战“疫”在全国各地的医护人员祈祷之余，我们还需要用科学的方式去思考未来。正如Angrist& Pischke所言，在一个高度依赖规则的世界里，有些规则的出现十分随意，这种随意性为我们提供了性质良好的实验，而断点回归设计（Regression Discontinuity Design）是一种仅次于随机实验、能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。 本讲在第四讲面板数据分享的基础上，对断点回归的基本原理、操作步骤、注意事项等展开详细介绍，并通过对高质量研究论文的复制，讲述断点回归的“套路”，另外附赠三个“彩蛋”，敬请期待！ 最后我们期待疫情的拐点尽快出现，疫情可以有拐点，备战决不能有“断点”，明天19点我们一起备战“断点”！
最近更新: 接近5年前
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