数据准备:一组股票历史成交数据(股票代码:601106 中国一重),起止日期:2011-01-04至今,其中变量有“开盘”.“最高”.“最低”.“收盘”.“总手”.“金额”.“涨跌”等 UPDATE FactStock SET [涨跌] = N'涨' UPDATE FactStock SET [涨跌] = N'跌' UPDATE FactStock SET [涨跌] = N'持平' SELECT [涨跌] , COUNT(*) AS Cnt FROM FactStock GROUP BY [涨跌…

准确性验证示例1:——基于三国志11数据库 数据准备: 挖掘模型:依次为:Naive Bayes 算法.聚类分析算法.决策树算法.神经网络算法.逻辑回归算法.关联算法提升图: 依次排名为: 1. 神经网络算法(92.69% 0.99)2. 逻辑回归算法(92.39% 0.99)3. 决策树算法(91.19% 0.98)4. 关联算法(90.60% 0.98)5. 聚类分析算法(89.25% 0.96)6. Naive Bayes 算法(87.61 0.96) Naive Bayes算法——分类矩…

SparkMLlib学习分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用…

SparkMLlib分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用 1…

1.逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决. 2.决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来调整算法的超参数. 注解:左边逻辑回归拟合决策边界嘈杂冗余说明过拟合,右边决策边界分层清晰说明拟合度好 3.在逻辑回归中随着算法的复杂度不断地提高,其算法的过拟合也会越来越严重,为了避免这个现象,我们…

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------…

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分…

逻辑回归本质上也是一种线性回归,和普通线性回归不同的是,普通线性回归特征到结果输出的是连续值,而逻辑回归增加了一个函数g(z),能够把连续值映射到0或者1. MLLib的逻辑回归类有两个:LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS,前者基于随机梯度下降,只支持2分类,后者基于LBFGS优化损失函数,支持多分类. 直接上代码: import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apa…

原创·<BI那点儿事—数据的艺术>教程免费发布 各位园友,大家好,我是Bobby,在学习BI和开发的项目的过程中有一些感悟和想法,整理和编写了一些学习资料,本来只是内部学习使用,但为了方便更多的BI开发者,推动BI企业级应用开发,决定整理成一部教程,并在网络上免费发布该教程,希望为BI时代贡献绵薄之力! 本教程是由Bobby参考官方文档,综合市面相关书籍,经过充分的吸收消化,结合开发实践的而创作的一部原创作品,为了本教程及早与广大读者同仁见面.分享,特采用定稿一部分就发布一部分的连载方式发布.…

Microsoft神经网络是迄今为止最强大.最复杂的算法.要想知道它有多复杂,请看SQL Server联机丛书对该算法的说明:“这个算法通过建立多层感知神经元网络,建立分类和回归挖掘模型.与Microsoft决策树算法类似,在给定了可预测属性的每个状态时, Microsoft神经网络算法计算输入属性每个可能状态的概率.然后可以用这些概率根据输入属性预测被预测属性的输出.”什么时候用这个算法呢?推荐在其他算法无法得出有意义的结果时再用,如提升图输出的结果.我们经常把Microsoft神经网络作为“…