Regression Analysis with Python

The book targets Python developers, with a basic understanding of data science, statistics, and math, who want to learn how to do regression analysis on a dataset. It is beneficial if you have some knowledge of statistics and data science.

这是一本面向Python开发者的指南，旨在帮助那些已经具备基本数据科学、统计学和数学知识的人学习如何利用Python进行回归分析。书中首先介绍了线性回归在数据科学中的应用和Python环境准备，强调了线性回归模型的可扩展性和易于实施的特点。接着，书籍深入探讨了机器学习与回归模型的作用，并详细介绍了多元线性回归的引入，包括多重共线性问题和变量间的交互作用。 书籍还详细介绍了分类问题的定义与性能评估，包括二元分类和多类分类，以及评估分类器性能的常用指标。特别地，书中对Logistic Regression的原理与应用进行了深入讲解，包括如何使用SGD算法进行模型训练，以及如何处理多类分类问题。 在数据准备方面，书籍强调了数据预处理在数据分析中的重要性，并详细介绍了数据预处理的基本步骤，如缩放数值特征、转换定性特征、处理缺失数据和修复异常值等。此外，书籍还讨论了真实世界数据的特点，以及如何处理这些数据中的噪声和异常值。 书籍还强调了模型验证的重要性，并介绍了如何通过样本分割、交叉验证和自助法等方法来评估模型在新数据上的表现。此外，书籍还介绍了Bayesian regression和SG