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liting李

做回归分析时，什么时候要取对数，什么时候不取对数

取对数意味着原被解释变量对解释变量的弹性，即百分比的变化而不是数值的变化；目前，对于什么时候取对数还没有固定的规则，但是有一些经验法则：（1）与市场价值相关的，例如，价格、销售额、工资等都可以取对数；（2）以年度量的变量，如受教育年限、工作经历等通常不取对数；（3）比例变量，如失业率、参与率等，两者均可；（4）变量取值必须是非负数，如果包含0，则可以对y取对数ln(1+y);取对数的一个缺陷就是难

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liting李

做回归分析之前为什么要做相关性检验？

相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。如果相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性，就没有必要再做回归分析；如果有一定的相关性了，然后再通过回归分析进一步验证他们之间的准确关系；同时相关分析还有一个目的，可以查看一下自变量之间的共线性程度如何，如果自变量间的相关性非常大，可能表示存在共线性

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马锦涛

opencv安装步骤？如何测试安装成功

1、pip install opencv-python 安装最新的OpenCV3.3开发包pip install opencv-contrib-python 安装最新的OpenCV3.3扩展pip install matplotlib如果你不想安装扩展模块，只运行第一行命令即可2、在jupyter中运行import cv2，没有报错就是安装成功了

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赵娜0418

如何区分先验概率和后验概率？

先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。后验概率( posterior probability)是指通过调查或其它方式获取新的附加信息，利用贝叶斯公式对先验概率进行修正，而后得到的概率，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。举一个简单的例子

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叶yyf

1. 梯度向量的⽅向⼀直是损失函数增⻓的⽅向。 2. 梯度向量的值是损失函数增⻓的趋势。 3. 离最低点越远，增⻓的趋势就越⼤，计算出来的梯度的值就越⼤。

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叶yyf

sklearn中降维算法

sklearn中降维算法都被包括在模块decomposition中，这个模块本质是一个矩阵分解模块。在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。在2006年，Netflflix曾经举办了一个奖金为100万美元的推荐系统算法比赛，最后的获奖者就使用了矩阵分解中的明星：奇异值

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詹惠儿

如何确定数据分布的偏态程度？

问：如何确定数据分布的偏态程度？答：偏态的判断：①是否存在： SK=0对称分布； SK>0右偏分布； SK

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詹惠儿

p值法和小概率原理有什么联系？

问：p值法和小概率原理有什么联系？答：p值法和小概率原理的联系：当发生p值< α时，表明小概率事件发生了，根据小概率原理（小概率事件在一次中是不可能发生的，如果发生了，则认为其是假的），因此认为原假设是假的假设，应拒绝原假设。

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詹惠儿

假设检验中说的两类错误是指什么？

问：假设检验中说的两类错误是指什么？答：1）统计学中假设检验犯的错误主要有两种：①第一类错误“弃真错误”，当假设为真时，拒绝假设所犯的错误；概率记为α（ α错误）。 α也被称为显著性水平。②第二类错误“取伪错误”，当假设为假时，接受假设所犯的错误。概率记为β（ β错误）。

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詹惠儿

为什么两点分布中x=0发生的概率为1-p？

问：为什么两点分布中x=0发生的概率为1-p？答：两点分布也称伯努利分布，指的是对于随机变量X，只有两种发生情况，一种是X=0，一种是X=1，假设事件X=1发生的概率为参数p(0

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詹惠儿

为什么两点分布的方差是p(1-p)？

问：为什么两点分布的方差是p(1-p)？答：在概率论上定义的方差的公式如下所示：根据此方差公式，将x1=0,x2=1,p1=p,p2=1-p代入公式即可得证。

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詹惠儿

怎么理解二项分布的定义呢?二项分布和两点分布有什么不同?

问：怎么理解二项分布的定义呢?二项分布和两点分布有什么不同?答：两点分布：在一次试验中，事件A出现的概率为P，事件A不出现的概率为1-p，若以X记一次试验中A出现的次数，则X仅取0、1两个值。二项分布：是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。简单来说，两点分布是试

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叶yyf

分类技术是机器学习和数据挖掘应⽤中的重要组成部分。在数据科学中，⼤约70%的问题属于分类问题。解决分类的算法也有很多种。⽐如：KNN，使⽤距离计算来实现分类；决策树，通过构建直观易懂的树来实现分类。这⾥我们要展开的是Logistic回归，它是⼀种很常⻅的⽤来解决⼆元分类问题的回归⽅法，它主要是通过寻找最优参数来正确地分类原始数据。

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liting李

切线方程斜率怎么求？

切点(a,b)的横坐标a带入倒数方程,得到的是斜率k。则切线方程:y-b=k(x-a)比如：y=x^2的导数方程为y=2x，在（1，1）点的切线方程代入y=2x就可以了切线方程为：y-1=2(x-1)

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叶yyf

线性回归中，岭回归的作用

总的来说，解决共线性的问题的⽅法主要有以下两种：其⼀是在建模之前对各特征进⾏相关性检验，若存在多重共线性，则可考虑进⼀步对数据集进⾏ SVD分解或PCA主成分分析，在SVD或PCA执⾏的过程中会对数据集进⾏正交变换，最终所得数据集各列将不存在任何相关性。当然此举会对数据集的结构进⾏改变，且各列特征变得不可解释。其⼆则是采⽤逐步回归的⽅法，以此选取对因变量解释⼒度最强的⾃变量，同时对于存在相关

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开花结果02

统计学：相关分析和回归分析有什么区别

问题：相关分析和回归分析有什么区别解答：相关分析：研究定量变量对定量变量有米有关系，以及关系有多大的问题回归分析：研究定量变量对定量变量关系是什么的问题

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统计学：列联分析和方差分析有什么区别

问题：列联分析和方差分析有什么区别解答：列联分析实际上是通过检验多个总体多个类型的比例是否存在差异，从而判断定性自变量对定性因变量是否有显著影响。列联分析可以看做是比例检验问题的拓展方差分析实际上是通过检验多个总体均值是否相等，从而判断定性自变量对定量因变量是否有显著影响，方差分析可以看做是均值检验的拓展，多总体均值

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统计学：为什么大于临界值，就拒绝原假设

问题：为什么大于临界值，就拒绝原假设解答：看拒绝域在哪里，拒绝域在左边，大于临界值就接受，拒绝域在右边，大于临界值就拒绝

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两方差之比的区间估计用的是哪个计算公式？

问题：两方差之比的区间估计用的是哪个计算公式？解答：

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j是什么意思？看见公式里面好多有j的？

问题：j是什么意思？看见公式里面好多有j的？解答：i是行序号，j是列序号

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