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回归分析模型在足球彩票预测中的应用
... 比赛的积分、排名、主客场情况数据,首先进行多分类logistic模型,预测比赛结果。再建立有序多分类logistic回归模型进行比赛结果的预测。并将预测结果进行对比分析,发现有序多分类logistic模型预测结果优于多分类logistic模型。另外,本文将每场比赛的比分差作为因变量,胜平负赔率作为自变量,建立了多元回归模型,从赔率的角度预测比赛结果。
结果表明,对于一场比赛,当多分类logistic模型预测结果和赔率多元回归模型预测结果相吻合的时候,预测准确率将大大提高。
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Softmax回归算法对MNIST手写数字进行识别(C++实现)
1. C++实现Softmax回归算法
2. 使用Softmax回归算法对MNIST手写数字进行识别
3. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接迁移使用
4. 工程中以包含MNIST手写数字数据文件
5. 关于MNIST可浏览网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
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scikit-learn的线性回归模型
如何使用pandas读入数据
如何使用seaborn进行数据的可视化
scikit-learn的线性回归模型和使用方法
线性回归模型的评估测度
特征选择的方法
作为有监督学习,分类问题是预测类别结果,而回归问题是预测一个连续的结果。
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