统计建模——模型——python为例 创建节点并定义它们之间的条件关系。

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统计建模涵盖了众多数学模型和分析方法，这些模型和方法被广泛应用于数据分析、预测、推断、分类、聚类等任务中。下面列举了一些常见的统计建模方法及其具体应用方式：

目录

1.线性回归模型：

----python实现线性回归模型

-------使用NumPy手动实现简单线性回归

------使用Scikit-Learn实现简单线性回归

2.逻辑回归模型：

python实现逻辑回归模型

手动实现逻辑回归

使用Scikit-Learn实现逻辑回归

3.决策树与随机森林：

python实现统计建模决策树与随机森林

1. 准备工作

2. 导入所需库

3. 加载数据集

 4. 划分训练集和测试集

 5. 实现决策树

6. 实现随机森林 

4.K-means聚类：

python实现统计建模K-means聚类

1. 导入必要的库

2. 生成模拟数据集

 3. 应用K-means聚类

4. 可视化结果

5.主成分分析（PCA）与因子分析：

python实现统计建模主成分分析（PCA）与因子分析