2017.05.18回顾

按照计划,把每日小结改到每天下班前进行

1、上午小结写得很快,写完了上午就是继续研究为什么相关系数是线性关系的度量,还是有所进展的,推导了一元线性回归的最小二乘方法,对参数求偏导,令其等于0,解一个二元一次方程组,可以用行列式求解方法,先检验系数行列式是否等于0,不等于0,存在唯一解,然后,了解到R2是拟合优度的度量,其实就是相关系数R的平方,R2等于1减去误差平方和/y的方差,也就是说,相关系数,R2,一元线性回归这些概念是相关联的,可以这样理解,相关系数,其实就是我们最初尝试用一条直线去表达那些散点,然后我们要去评估这些点的关系,有多少被回归方程表达出来了,然后这个指标就是R2,而R2的平方根就是相关系数,所以实际上就是对线性关系的评估,因为他源于最初用一个线性函数去拟合那些散点,但是从推倒层面,我还没有能推倒通,也就是说对于一元线性回归,我们可以不去估计系数,就能得到R2,就是说直接知道可以多大程度被一个线性回归方程所解释,也就是相关系数,这个逻辑没有问题啊,这个是理解角度,中间的推导,可以进一步完善,也可以进一步了解线性回归以及R2

2、下午就是做一些紧要的事情了,一个是撰写文字,不是太擅长,但是千万不要排斥,很多其他公司文字撰写量应该比我现公司大很多,尤其是一些国企

3、做完这个好像是3点过一点儿,boss发现通过率偏高,我查了一下原因,发现是因为没有考虑到reject inference所导致,但是除开因为我修改规则产生的增量,还是依然偏高,我看了下客群更多的来自于一些好地方,本身credit_score也好一些,从同盾的数据源上看也要好一些,具体是什么原因,我决定明日解决,另外关于这些客群质量的维度考虑可以做到日报中去

4、做完3,差不多吹了下B,准备下班

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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