advanced regression to predict housing prices
p-value:拒绝原假设H0时犯错误的概率,即其值越小,越说明拒绝原假设H0 接受备择假设H1是正确的。
直观来说,就是犯错概率越低越好。
也可以解释为,假定“不靠谱”原假设为真时,得到与样本相同或者比样本更极端结果的概率。
例如,原假设“人们拇指平均长度是10cm”,根据样本数据得到p-value是0.03,这意味着如果人们拇指平均长度是10cm,得到样本或更极端结果的概率是0.03,小于0.05,这时我们就可以认为原假设不可能成立,即拒绝原假设。
这里需要注意的是,P值不是给定样本结果时原假设为真的概率,而是给定原假设为真时样本结果出现的概率。
p-value与alpha值:
p值精确地算出一个取样的稀罕程度,alpha值是事先给出的对样本稀有程度的判定界限。
Kaggle房价预测进阶版/bagging/boosting/AdaBoost/XGBoost
===稀疏数据
The Wide and Deep Learning Model(译文+Tensorlfow源码解析)
ppt=======
没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,当我们做监督学习算法,难免会碰到混乱的数据集,缺失的值,当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理,missingno提供了一个小型的灵活的、易于使用的数据可视化和实用工具集,用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况,而不是在数据表里面步履维艰。你可以根据数据的完整度对数据进行排序或过滤,或者根据热度图或树状图来考虑对数据进行修正。
missingno 是基于matplotlib建造的一个模块,所以它出图速度很快,并且能够灵活的处理pandas数据。
花了几天时间粗略地看完了xgboost原论文和作者的slide讲解,仅仅是入门入门入门笔记。给我的感觉就是xgboost算法比较复杂,针对传统GBDT算法做了很多细节改进,包括损失函数、正则化、切分点查找算法优化、稀疏感知算法、并行化算法设计等等。本文主要介绍xgboost基本原理以及与传统gbdt算法对比总结,后续会基于python版本做了一些实战调参试验。想详细学习xgboost算法原理建议通读作者原始论文与slide讲解。
skew定义
偏度(skewness),是统计数据分布偏斜方向和程度的度量,是统计数据分布非对称程度的数字特征。偏度(Skewness)亦称偏态、偏态系数。 表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。 定义上偏度是样本的三阶标准化矩:
advanced regression to predict housing prices的更多相关文章
- Kaggle: House Prices: Advanced Regression Techniques
Kaggle: House Prices: Advanced Regression Techniques notebook来自https://www.kaggle.com/neviadomski/ho ...
- Kaggle:House Prices: Advanced Regression Techniques 数据预处理
本博客是博主在学习了两篇关于 "House Prices: Advanced Regression Techniques" 的教程 (House Prices EDA 和 Comp ...
- Kaggle比赛(二)House Prices: Advanced Regression Techniques
房价预测是我入门Kaggle的第二个比赛,参考学习了他人的一篇优秀教程:https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-lead ...
- Study in JI During the Summer Vacation
15/07/2019-21/07/2019 Task List: 1.uow homework including vocabulary and listening 2.ASL's dictation ...
- [C3] Andrew Ng - Neural Networks and Deep Learning
About this Course If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep l ...
- [C2P2] Andrew Ng - Machine Learning
##Linear Regression with One Variable Linear regression predicts a real-valued output based on an in ...
- [C2P3] Andrew Ng - Machine Learning
##Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightf ...
- 学习笔记之Machine Learning Crash Course | Google Developers
Machine Learning Crash Course | Google Developers https://developers.google.com/machine-learning/c ...
- 学习笔记(五): Feature Crosses
目录 Feature Crosses Encoding Nonlinearity Kinds of feature crosses Glossay Crossing One-Hot Vectors P ...
随机推荐
- C# Repeater 嵌套
<table class="table table-bordered table-fixed"> <thead> <tr> <th wid ...
- Luogu P4901 排队 fib数列+树状数组+倍增
这题让我升华..还好只重构了一遍 首先我们发现:$n$较小时,整个队伍的形态 跟 $n$ 比较大时的局部是一样的 所以我们预处理出这个队伍的形态,和每一行每个位置的质因子个数的前缀和,$O(nlogn ...
- Scala_Load csv data to hive via spark2.1_via pass parameters_HiveAllType
prepare CSV data NT,col_SMALLINT,col_BIGINT,col_INT,col_FLOAT,col_DOUBLE,col_DECIMAL,col_TIMESTAMP,c ...
- Java文件与io——常见字符编码
在计算机世界里,任何的文字都是以指定的编码方式存在的. 常见编码有:ISO8859-1.GBK/GB2312.unicode.UTF ISO8859-1:编码属于单字节编码,最多只能表示0-255的字 ...
- Eclipse与异常处理
快捷键:Ctrl+d删除光标所在的这一行 Alt+/ 智能提示 异常处理 异常是阻止当前方法或作用域继续执行的问题,在程序中导致程序中断运行的一些指令. try与catch关键字 try{ //有可能 ...
- (转)/etc/sysctl.conf 调优 & 优化Linux内核参数
/etc/sysctl.conf 调优 & 优化Linux内核参数 from: http://apps.hi.baidu.com/share/detail/15652067 http://ke ...
- Shell编程中的条件判断(条件测试)
Shell中的条件判断(测试)类型: 1) 整数测试 2) 字符测试 3) 文件测试 条件测试的表达式: (注: expression 与 [] 之间空格不能省略) [ expressi ...
- win7,docker安装后,创建虚拟机分配不了ip错误 err: exit status 255
问题 win7装docker真麻烦,不如家里的win10爽.另外明明这是个很简单的操作,但是国内的解决方法有点落后,所以我写了个傻瓜式的. 有兴趣的可以直接看issue https://github. ...
- 华为云kafka POC 踩坑记录
2019/03/08 18:29 最近在进行华为云相关POC验证,个人主要负责华为云DMS kafka相关.大致数据流程是,从DIS取出数据,进行解析处理,然后放入kafka,再从kafka中取出数据 ...
- 14.JAVA-jar命令使用
介绍 jar命令用来对*.class文件进行压缩,从而生成jar(archive)归档文件,避免文件过多. 定义一个文件: package common.demo ; public class Tes ...