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RSS订阅原创 分类算法大比拼：逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树（ID3 & CART）性能对比
逻辑回归是一种广义线性模型，用于解决二分类问题。它通过 sigmoid 函数将线性回归的输出映射到 (0,1) 区间，表示样本属于正类的概率。逻辑回归具有简单高效的特点，适用于特征之间相对独立且数据线性可分的情况。但当特征相关性较强或数据非线性关系复杂时，其性能可能会受到一定限制。本文使用自收集的购物相关数据集（7_buy.csv），包含若干特征列（如用户行为数据、商品属性等）以及目标列 “buy”，表示用户是否购买商品（二分类问题：0 表示未购买，1 表示购买）。
2025-04-23 21:10:08
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原创 基于深度学习与经典回归模型的放假预测方法对比分析
线性回归是一种基本的回归分析方法，通过构建一个线性方程来描述自变量与因变量之间的关系，其模型表达式为y=β0+β1x1+β2x2+⋯+βnxn+ϵ，其中y是预测的房价（目标变量），xi是房屋的各项特征（如面积、房龄等），βi是模型的参数，ϵ是误差项。在实验过程中，借助大模型辅助解决了部分问题。预计深度神经网络由于其强大的非线性建模能力，在处理房价数据中的复杂关系时，相较于线性回归模型，能够获得更低的均方根误差（RMSE）和更高的决定系数（R2），从而在房价预测任务中表现更优。
2025-04-16 16:09:24
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原创 多种分类算法助力优惠券核销预测：探寻人群特点与规律
本次分析的数据集来源于优惠券核销数据.csv包括： ( Sex :, 女 1 、男 2 ) ，年龄段（Age：中青年 1 、中老年 2 ) ，液奶品类class：低端 1 、中档2，高端3）,平均消费额，是否核销优惠券（AccePted：核销 l 、未核销 0 ）。通过对这些数据的分析，我们可以挖掘出影响优惠券核销的关键因素。
2025-04-11 17:07:00
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原创 《手把手实现基于混合推荐算法的电影推荐系统（附完整Python代码）》—— 从原理到工程优化实战
本文将详解如何用Python实现一个高性能的混合推荐系统，
2025-04-06 21:54:46
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空空如也
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