Advertisement

Matlab代码用于lasso数据挖掘。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该项目涵盖了matlab代码，具体位于数据挖掘与数据分析领域，其中包含十六种回归算法。具体算法包括：线性回归、K近邻回归、支持向量机（SVR）、LASSO回归、岭回归、多层感知器回归器（MLPRegressor）、决策树回归器、额外随机树回归器（ExtraTreeRegressor）、自适应博斯特改进梯度Boosting回归器（AdaBoostRegressor）、梯度Boosting回归器、袋型受暴氏–琼斯稳定算法（BaggingRegressor）、XGBoost回归器、随机森林回归器（RandomForestRegressor）、XGBoost突变树算法（Xgbosst）、LightGBM算法以及CatBoost算法。此外，还包含了梯度增强boosting算法(Ngboost)。同时，项目还涉及高斯朴素贝叶斯(GNB)、伯努利朴素贝叶斯(BNB)和多项式朴素贝叶斯(MNB)等分类模型，以及逻辑回归(LR)和随机梯度下降法(SGD)等模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB代码LASSO-数据挖掘：数据分析
    优质
    本项目运用MATLAB编写LASSO算法代码，旨在进行高效的数据分析与特征选择，适用于数据挖掘领域中复杂数据集的处理。 在MATLAB代码的lasso数据挖掘及数据分析部分包括了十六种回归算法： 1. LinearRegression 2. KNeighborsRegressor 3. SVR（支持向量回归） 4. Lasso 5. Ridge 6. MLPRegressor (多层感知器回归) 7. DecisionTreeRegressor (决策树回归) 8. ExtraTreeRegressor (极端随机森林回归) 9. AdaBoostRegressor (自适应增强回归) 10. GradientBoostingRegressor（梯度提升回归） 11. BaggingRegressor（装袋法回归） 12. XGBRegressor（XGBoost 回归器） 13. RandomForestRegressor（随机森林回归器） 14. Xgboost 15. LightGBM (轻量级梯度提升机) 16. Catboost 此外，还包括了以下分类算法： - GaussianNaiveBayes(GNB) - 高斯朴素贝叶斯 - BernoulliNaiveBayes(BNB) - 伯努利朴素贝叶斯 - MultinomialNaiveBayes(MNB)- 多项式朴素贝叶斯 - LogisticRegression(LR) - StochasticGradientDescent(SGD) (随机梯度下降法) - PassiveAggressive
     
  • Python数据挖掘代码.rar
    优质
    本资源为《Python数据挖掘代码》压缩包，包含多个实用的数据挖掘案例和源代码，适用于学习Python编程及数据挖掘技术。 Python数据挖掘的代码.rar
     
  • 数据挖掘 数据挖掘技术
    优质
    简介：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的技术，利用统计、机器学习等方法进行数据分析，帮助企业发现潜在商机。 数据挖掘作为信息技术领域的一个热门话题，是一种从海量数据中提取有价值信息的技术手段。它融合了统计学、人工智能、数据库管理及机器学习等多个学科的知识，旨在揭示隐藏在数据背后的模式、趋势与关联性，并帮助企业和组织做出更加明智的决策。 随着互联网和物联网等技术的发展，在大数据时代背景下，数据挖掘的重要性愈发突出。我们生活中的各种行为和事件都在产生大量的数据。虽然这些数据包含丰富的信息，但如果未经处理，则仅仅是无意义的数据集合。因此，数据挖掘的目标是将这些“暗物质”转化为可理解且可用的知识。 通常情况下，数据挖掘的过程包括五个主要步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建模和结果评估。首先需要明确具体的业务目标，并了解要解决的问题；其次，在数据理解阶段通过探索性数据分析（EDA）来认识数据的特征与质量；在关键的数据准备阶段，则需进行诸如清洗、集成及转换等操作，以确保用于模型训练的数据具有高质量；接着在建模阶段选择合适的算法如分类、聚类或预测模型，并构建相应的数据模型。最后，在验证和评估模型性能的基础上确定其实际应用的有效性。 常见的几种方法包括： 1. 分类：通过使用决策树、随机森林和支持向量机等算法训练一个能够根据输入特征将数据归入预定义类别中的模型。 2. 聚类：这是一种无监督学习的方法，旨在发现数据的自然分组结构，如K-means和层次聚类技术。 3. 关联规则学习：寻找项集之间的频繁模式，例如“啤酒与尿布”的案例中所使用的Apriori算法及FP-growth算法。 4. 回归分析：预测连续变量值的方法包括线性回归、逻辑回归等。 5. 预测建模：用于预测未来的趋势如时间序列分析和神经网络。 数据挖掘的应用广泛，涉及到市场分析、金融风险评估、医疗健康领域以及社交媒体与推荐系统等多个方面。通过有效的数据挖掘手段，企业可以优化运营流程提高销售额改进产品设计甚至对未来发展做出准确的预判。 此外，在实际操作中还存在许多支持数据挖掘工作的工具和平台如R语言Python中的Pandas及Scikit-learn库开源框架Apache Hadoop和Spark以及商业软件SAS SPSS等。这些都为实现高效的数据分析提供了强有力的支撑。 总之，作为现代信息技术不可或缺的一部分，数据挖掘通过深入解析大量信息为企业和个人带来了前所未有的洞察力并推动了科技和社会的进步。随着技术持续发展其未来将更加广阔且潜力无限等待着进一步的探索与开发。
     
  • SAS数据挖掘的源代码
    优质
    《SAS数据挖掘的源代码》一书深入浅出地介绍了使用SAS编程语言进行数据分析与挖掘的方法和技巧，包含大量实用案例。 SAS数据挖掘源代码涵盖了主成分分析、因子分析、判别分析以及聚类分析等多种统计方法，并包含假设检验等内容。
     
  • 数据挖掘项目的源代码
    优质
    本项目包含了用于数据分析和模式识别的数据挖掘算法源代码，适用于科研与应用开发。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等多个领域的技术。通过研究“数据挖掘项目源码”，我们可以深入了解如何在实践中应用这些技术，并掌握从数据预处理到模型训练再到结果评估的完整流程。 一、数据预处理 这是数据挖掘的第一步，包括清洗（如处理缺失值、异常值及重复值）、集成（合并不同来源的数据）、转换（例如标准化和归一化）以及规约（通过降维或概括减少复杂性），以提高后续分析效率。 二、特征工程 在项目中，创建新特征、选择重要特征并去除冗余或无关的特征至关重要。这一步有助于提升模型性能及可解释性。 三、数据建模 常用的数据挖掘算法包括分类（如决策树和随机森林）、回归以及聚类等方法。源码通常包含这些模型的具体实现，并通过调整参数来优化模型效果。 四、评估与优化 评价指标的选择对于衡量模型好坏至关重要，常见的有准确率、精确率、召回率及F1分数等。根据任务类型选择合适的评价标准进行比较和改进。 五、实验设计与迭代 数据挖掘是一个反复试验的过程，在源码中可以看到多次的交叉验证或参数调优以减少过拟合现象并提高模型性能。 六、可视化与报告 利用图表（如散点图）展示结果有助于理解预测效果及数据分布。同时，清晰地记录分析过程和发现以便于团队沟通交流。 七、工具和技术 项目中可能使用Python的Pandas处理数据，Numpy进行数值计算，并用Scikit-learn构建机器学习模型；Matplotlib或Seaborn则用于可视化展示结果。此外还可能会利用数据库连接工具（如pandas.read_sql）以及大数据框架Spark等技术。 通过研究“数据挖掘项目源码”，可以深入了解实际应用中的全貌，掌握如何使用各种技术和工具解决具体问题，并提高在该领域的专业技能水平。
     
  • Python数据挖掘书籍与代码
    优质
    本书籍致力于提供Python编程在数据挖掘领域的应用指南，涵盖了从基础概念到高级技术的各种主题，并附有大量实践案例和代码。适合初学者及专业人士参考学习。 寻找一本包含Python数据挖掘相关代码的书籍可以帮助你更好地学习和实践数据挖掘技术。这样的书通常会详细介绍如何使用Python进行数据分析、模型构建以及结果解释等方面的内容，并且通过实际案例来加深理解。
     
  • 所需的数据集用于数据挖掘
    优质
    本项目聚焦于数据挖掘领域，旨在收集和分析各类数据，以发现隐藏模式与知识，优化决策过程。所需数据集涵盖多个维度，确保研究全面深入。 适合进行数据挖掘和其他大数据预测的数据集。
     
  • FP-Tree算法的数据挖掘代码
    优质
    本代码实现基于FP-Tree的数据挖掘算法，用于高效地发现大数据集中的频繁项集和关联规则。适合数据挖掘与机器学习研究者使用。 关于数据挖掘FP-Tree算法的代码分享，希望能对大家有所帮助。