baotranngomai
New member
## Xây dựng các mô hình toán học với Numpy và Jupyter Notebook
Numpy là một thư viện Python cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để làm việc với các mảng.Nó thường được sử dụng cho máy tính khoa học và học máy.Jupyter Notebook là một môi trường phát triển tương tác dựa trên web (IDE) cho phép bạn viết và chạy mã trong Python.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng máy tính xách tay Numpy và Jupyter để xây dựng các mô hình toán học.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tạo một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.Sau đó, chúng tôi sẽ xây dựng một mô hình hồi quy logistic phức tạp hơn.
### Hồi quy tuyến tính
Hồi quy tuyến tính là một mô hình thống kê được sử dụng để dự đoán giá trị liên tục dựa trên một tập hợp các biến độc lập.Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi sẽ sử dụng hồi quy tuyến tính để dự đoán giá của một ngôi nhà dựa trên cảnh quay vuông và số lượng phòng ngủ.
Để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính, trước tiên chúng ta cần nhập các thư viện Numpy và Pandas.Chúng tôi cũng sẽ cần tải dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng cho mô hình của chúng tôi.
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
data = pd.read_csv ('house_prices.csv')
`` `
Tệp `home_prices.csv` chứa các cột sau:
* `Feet vuông ': cảnh quay vuông của ngôi nhà.
* `Số lượng phòng ngủ`: Số lượng phòng ngủ trong nhà.
* `Giá`: Giá của ngôi nhà.
Chúng ta có thể sử dụng phương thức `.head ()` để xem một vài hàng đầu tiên của dữ liệu:
`` `Python
data.head ()
`` `
|Bàn chân vuông |Số phòng ngủ |Giá |
| --- | --- | --- |
|1400 |3 |$ 200.000 |
|1700 |4 |$ 250.000 |
|2100 |5 |$ 300.000 |
|2500 |6 |$ 350.000 |
|2900 |7 |$ 400.000 |
Bây giờ chúng tôi đã tải dữ liệu, chúng tôi có thể tạo mô hình hồi quy tuyến tính.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng phương thức `.fit ()` của lớp `tuyến tính ()`.
`` `Python
từ sklearn.linear_model nhập tuyến tính tuyến tính
model = tuyến tính ()
model.fit (dữ liệu [['feet vuông', 'số lượng phòng ngủ']], dữ liệu ['giá']))
`` `
Phương thức `.fit ()` có hai đối số: các biến độc lập và biến phụ thuộc.Trong trường hợp của chúng tôi, các biến độc lập là `feet vuông 'và` số lượng phòng ngủ' và biến phụ thuộc là `price`.
Khi mô hình được đào tạo, chúng ta có thể sử dụng nó để dự đoán giá của một ngôi nhà.Chúng ta có thể làm điều này bằng phương thức `.predict ()`.
`` `Python
home_size = 2000
number_of_bedroom = 3
Dự đoán_price = model.predict ([[house_size, number_of_bedroom]]))
In (giá dự đoán của ngôi nhà là $ {dự đoán_price} '))
`` `
Giá dự đoán của ngôi nhà là $ 275.000.
### Hồi quy logistic
Hồi quy logistic là một mô hình thống kê được sử dụng để dự đoán kết quả nhị phân (ví dụ: có hoặc không, đúng hoặc sai).Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi sẽ sử dụng hồi quy logistic để dự đoán liệu một người sẽ mặc định cho khoản vay của họ.
Để xây dựng một mô hình hồi quy logistic, trước tiên chúng ta cần nhập các thư viện Numpy và Pandas.Chúng tôi cũng sẽ cần tải dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng cho mô hình của chúng tôi.
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
data = pd.read_csv ('loan_data.csv'))
`` `
Tệp `loan_data.csv` chứa các cột sau:
* `Số tiền cho vay`: Số tiền của khoản vay.
* `Điểm tín dụng`: Điểm tín dụng của người vay.
* `Thu nhập ': Thu nhập của người vay.
* `Tỷ lệ nợ trên thu nhập`: Tỷ lệ của người vay '
=======================================
## Build Math Models with Numpy and Jupyter Notebook
Numpy is a Python library that provides a fast and efficient way to work with arrays. It is often used for scientific computing and machine learning. Jupyter Notebook is a web-based interactive development environment (IDE) that allows you to write and run code in Python.
In this tutorial, we will show you how to use Numpy and Jupyter Notebook to build math models. We will start by creating a simple linear regression model. Then, we will build a more complex logistic regression model.
### Linear Regression
Linear regression is a statistical model that is used to predict a continuous value based on a set of independent variables. In our example, we will use linear regression to predict the price of a house based on its square footage and number of bedrooms.
To build a linear regression model, we first need to import the Numpy and Pandas libraries. We will also need to load the data that we will be using for our model.
```python
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
```
The `house_prices.csv` file contains the following columns:
* `Square Feet`: The square footage of the house.
* `Number of Bedrooms`: The number of bedrooms in the house.
* `Price`: The price of the house.
We can use the `.head()` method to view the first few rows of the data:
```python
data.head()
```
| Square Feet | Number of Bedrooms | Price |
|---|---|---|
| 1400 | 3 | $200,000 |
| 1700 | 4 | $250,000 |
| 2100 | 5 | $300,000 |
| 2500 | 6 | $350,000 |
| 2900 | 7 | $400,000 |
Now that we have loaded the data, we can create the linear regression model. We can do this using the `.fit()` method of the `LinearRegression()` class.
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(data[['Square Feet', 'Number of Bedrooms']], data['Price'])
```
The `.fit()` method takes two arguments: the independent variables and the dependent variable. In our case, the independent variables are `Square Feet` and `Number of Bedrooms`, and the dependent variable is `Price`.
Once the model is trained, we can use it to predict the price of a house. We can do this using the `.predict()` method.
```python
house_size = 2000
number_of_bedrooms = 3
predicted_price = model.predict([[house_size, number_of_bedrooms]])
print(f'The predicted price of the house is ${predicted_price}')
```
The predicted price of the house is $275,000.
### Logistic Regression
Logistic regression is a statistical model that is used to predict a binary outcome (e.g., yes or no, true or false). In our example, we will use logistic regression to predict whether a person will default on their loan.
To build a logistic regression model, we first need to import the Numpy and Pandas libraries. We will also need to load the data that we will be using for our model.
```python
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('loan_data.csv')
```
The `loan_data.csv` file contains the following columns:
* `Loan Amount`: The amount of the loan.
* `Credit Score`: The credit score of the borrower.
* `Income`: The income of the borrower.
* `Debt-to-Income Ratio`: The ratio of the borrower'
Numpy là một thư viện Python cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để làm việc với các mảng.Nó thường được sử dụng cho máy tính khoa học và học máy.Jupyter Notebook là một môi trường phát triển tương tác dựa trên web (IDE) cho phép bạn viết và chạy mã trong Python.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng máy tính xách tay Numpy và Jupyter để xây dựng các mô hình toán học.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tạo một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.Sau đó, chúng tôi sẽ xây dựng một mô hình hồi quy logistic phức tạp hơn.
### Hồi quy tuyến tính
Hồi quy tuyến tính là một mô hình thống kê được sử dụng để dự đoán giá trị liên tục dựa trên một tập hợp các biến độc lập.Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi sẽ sử dụng hồi quy tuyến tính để dự đoán giá của một ngôi nhà dựa trên cảnh quay vuông và số lượng phòng ngủ.
Để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính, trước tiên chúng ta cần nhập các thư viện Numpy và Pandas.Chúng tôi cũng sẽ cần tải dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng cho mô hình của chúng tôi.
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
data = pd.read_csv ('house_prices.csv')
`` `
Tệp `home_prices.csv` chứa các cột sau:
* `Feet vuông ': cảnh quay vuông của ngôi nhà.
* `Số lượng phòng ngủ`: Số lượng phòng ngủ trong nhà.
* `Giá`: Giá của ngôi nhà.
Chúng ta có thể sử dụng phương thức `.head ()` để xem một vài hàng đầu tiên của dữ liệu:
`` `Python
data.head ()
`` `
|Bàn chân vuông |Số phòng ngủ |Giá |
| --- | --- | --- |
|1400 |3 |$ 200.000 |
|1700 |4 |$ 250.000 |
|2100 |5 |$ 300.000 |
|2500 |6 |$ 350.000 |
|2900 |7 |$ 400.000 |
Bây giờ chúng tôi đã tải dữ liệu, chúng tôi có thể tạo mô hình hồi quy tuyến tính.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng phương thức `.fit ()` của lớp `tuyến tính ()`.
`` `Python
từ sklearn.linear_model nhập tuyến tính tuyến tính
model = tuyến tính ()
model.fit (dữ liệu [['feet vuông', 'số lượng phòng ngủ']], dữ liệu ['giá']))
`` `
Phương thức `.fit ()` có hai đối số: các biến độc lập và biến phụ thuộc.Trong trường hợp của chúng tôi, các biến độc lập là `feet vuông 'và` số lượng phòng ngủ' và biến phụ thuộc là `price`.
Khi mô hình được đào tạo, chúng ta có thể sử dụng nó để dự đoán giá của một ngôi nhà.Chúng ta có thể làm điều này bằng phương thức `.predict ()`.
`` `Python
home_size = 2000
number_of_bedroom = 3
Dự đoán_price = model.predict ([[house_size, number_of_bedroom]]))
In (giá dự đoán của ngôi nhà là $ {dự đoán_price} '))
`` `
Giá dự đoán của ngôi nhà là $ 275.000.
### Hồi quy logistic
Hồi quy logistic là một mô hình thống kê được sử dụng để dự đoán kết quả nhị phân (ví dụ: có hoặc không, đúng hoặc sai).Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi sẽ sử dụng hồi quy logistic để dự đoán liệu một người sẽ mặc định cho khoản vay của họ.
Để xây dựng một mô hình hồi quy logistic, trước tiên chúng ta cần nhập các thư viện Numpy và Pandas.Chúng tôi cũng sẽ cần tải dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng cho mô hình của chúng tôi.
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
data = pd.read_csv ('loan_data.csv'))
`` `
Tệp `loan_data.csv` chứa các cột sau:
* `Số tiền cho vay`: Số tiền của khoản vay.
* `Điểm tín dụng`: Điểm tín dụng của người vay.
* `Thu nhập ': Thu nhập của người vay.
* `Tỷ lệ nợ trên thu nhập`: Tỷ lệ của người vay '
=======================================
## Build Math Models with Numpy and Jupyter Notebook
Numpy is a Python library that provides a fast and efficient way to work with arrays. It is often used for scientific computing and machine learning. Jupyter Notebook is a web-based interactive development environment (IDE) that allows you to write and run code in Python.
In this tutorial, we will show you how to use Numpy and Jupyter Notebook to build math models. We will start by creating a simple linear regression model. Then, we will build a more complex logistic regression model.
### Linear Regression
Linear regression is a statistical model that is used to predict a continuous value based on a set of independent variables. In our example, we will use linear regression to predict the price of a house based on its square footage and number of bedrooms.
To build a linear regression model, we first need to import the Numpy and Pandas libraries. We will also need to load the data that we will be using for our model.
```python
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
```
The `house_prices.csv` file contains the following columns:
* `Square Feet`: The square footage of the house.
* `Number of Bedrooms`: The number of bedrooms in the house.
* `Price`: The price of the house.
We can use the `.head()` method to view the first few rows of the data:
```python
data.head()
```
| Square Feet | Number of Bedrooms | Price |
|---|---|---|
| 1400 | 3 | $200,000 |
| 1700 | 4 | $250,000 |
| 2100 | 5 | $300,000 |
| 2500 | 6 | $350,000 |
| 2900 | 7 | $400,000 |
Now that we have loaded the data, we can create the linear regression model. We can do this using the `.fit()` method of the `LinearRegression()` class.
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(data[['Square Feet', 'Number of Bedrooms']], data['Price'])
```
The `.fit()` method takes two arguments: the independent variables and the dependent variable. In our case, the independent variables are `Square Feet` and `Number of Bedrooms`, and the dependent variable is `Price`.
Once the model is trained, we can use it to predict the price of a house. We can do this using the `.predict()` method.
```python
house_size = 2000
number_of_bedrooms = 3
predicted_price = model.predict([[house_size, number_of_bedrooms]])
print(f'The predicted price of the house is ${predicted_price}')
```
The predicted price of the house is $275,000.
### Logistic Regression
Logistic regression is a statistical model that is used to predict a binary outcome (e.g., yes or no, true or false). In our example, we will use logistic regression to predict whether a person will default on their loan.
To build a logistic regression model, we first need to import the Numpy and Pandas libraries. We will also need to load the data that we will be using for our model.
```python
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('loan_data.csv')
```
The `loan_data.csv` file contains the following columns:
* `Loan Amount`: The amount of the loan.
* `Credit Score`: The credit score of the borrower.
* `Income`: The income of the borrower.
* `Debt-to-Income Ratio`: The ratio of the borrower'
