一、建立回归方程 回归是应用于预测输出变量为连续变化的场景，就像广为流传的房价与面积的关系，如果仅仅是一个因变量和一个自变量，那叫一元线性回归，如果是多个自变量一个因变量就叫多元线性回归。以下图为例： &nbs
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2024-08-06 11:12:22
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众所周知Matlab功能全面而强大，那么多知识点要记下来是有亿点点难的哈，那么是时候整理一波了，温故而知新嘛~系统：windowsMATLAB版本：2016b1. 随机数、随机噪声close all
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%% 产生 m 个属于 [1, n] 的随机整数
m = 2;
n = 3;
randperm(n, m);
%% 产生指定数值（默认 -1 和 1）分布的随机数，可指定
数学公式[Mathematical formulation]：
很多标准的机器学习方法都可以归结伟凸优化问题。 例如，寻找凸函数f(w)极小值的任务（w[weights]为d维权值向量，它是函数f的自变量）。比较正式地，我们可以将之写作优化问题:min f(w), w∈Rd，其目标函数如下：
这里向量xi∈Rd（1<=i<=n)是训练样
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2024-04-24 13:22:58
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之前说过了一元线性回归并给出了程序，今天来说说多元回归模型（Multiple Regression Model）目录一、多元回归模型的简介二、求解多元回归模型：我们使用最小二乘法为例三、评判方法 四、推理和回归五、模型的优化1.排除无关的变量：2.多重共线性： 3.超大样本推理一、多元回归模型的简介多元回归模型等式：y ：因变量X1, X2：自变量βο， βι， β2：参数ε：
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2023-09-30 10:37:13
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回归算法-线性回归分析线性关系模型----一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个回归系数的模型参数的线性组合一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上损失函数(误差大小)如何去求模型当中的W，使得损失（误差）最小？1）最小二乘法之正规方程（只适用于简单的线性回归） 2）最小二乘法之
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2024-05-29 09:43:48
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# 用Python画二元函数图像
在数学中，二元函数是指一个函数接受两个变量作为输入，并返回一个值作为输出。在本文中，我们将学习如何使用Python语言绘制二元函数的图像。通过绘制函数的图像，我们可以更直观地了解函数的性质和特点。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python的绘图库matplotlib。你可以使用以下命令来安装它：
```bash
pip install matp
原创
2024-03-11 04:40:32
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本文介绍 Microsoft Excel 中 LINEST 函数的公式语法和用法。 在另请参阅部分中可找到一些链接，这些链接指向有关绘制图表和执行回归分析的详细信息。说明LINEST 函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线，来计算某直线的统计值，然后返回描述此直线的数组。 也可以将 LINEST 与其他函数结合使用来计算未知参数中其他
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2024-09-29 11:05:23
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一元回归分析和多元线性回归前言
在统计学中，回归分析(Regression Analysis)指的是确定两种或两种以上变量间的相互依赖的定量关系的一种分析方法。该方法常使用数据统计的基本原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测以后的因变量的变化的分析方法。回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因
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2024-03-31 20:50:17
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CNN学习笔记：Logistic回归线性回归二分类问题 Logistic回归是一个用于二分分类的算法，比如我们有一张图片，判断其是否为一张猫图，为猫输出1，否则输出0。 基本术语 进行机器学习，首先要有数据，比如我们收集了一批关于西瓜的数据，例如 （色泽=青绿；根蒂=收缩；敲声=浊响） （色泽=乌黑；根蒂=稍蜷；敲声=沉闷） （色泽=浅白；根蒂=硬挺；敲声=清脆） 每对括号内是一条记
## Python怎么画二元一次函数图像
在数学中，二元一次函数是一种形式简单的函数，通常表示为 $f(x, y) = ax + by + c$。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制二元一次函数的图像，并演示如何解决一个实际问题。
### 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python的绘图库matplotlib。你可以使用以下命令在你的Python环境中安装matplotlib：
原创
2024-05-14 03:51:31
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# Python 一元线性回归与散点图的实现指南
在数据科学和机器学习领域，一元线性回归往往是最基础且常见的方法之一。本文将指导你如何使用 Python 来实现一元线性回归，并绘制散点图。我们将逐步进行，确保每个人都能理解。
## 流程概述
首先，让我们简要概述完成这项任务所需的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-18 05:16:32
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# 二元线性回归及其可视化
二元线性回归是一种基本的统计分析方法，用于研究两个变量之间的关系。它通过拟合一条直线来预测一个变量（因变量）基于另一个变量（自变量）的取值。这种方法在数据分析、经济学、心理学等领域应用广泛。本文将通过Python代码示例，介绍如何实现二元线性回归，并可视化其结果。
## 什么是二元线性回归？
**二元线性回归模型**可以用以下方程表示：
\[ Y = b_0 +
线性回归算法是机器学习中最基础的算法，输出变量与输入变量是线性关系（即一次方），如果只有一个输入变量，称为一元线性回归，多于一个输入变量时，即为多元线性回归。一、一元线性回归以预测房价为例，图中红色x表示样本集，这里假设房价仅与size有关，所以最终回归出来的应该是一条值钱。
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2024-05-06 18:29:38
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介绍Lerp 插值函数（Lerp）是 Unity 中的一个常用函数，用于在两个数值之间进行线性插值。它的作用是在两个值之间进行插值，返回一个介于这两个值之间的数值。Lerp 函数的全称是 Linear Interpolation，也就是线性插值。在游戏开发中，Lerp 函数常用于实现平滑的移动、旋转和缩放等效果，可以让物体的运动更加真实和平滑。方法Lerp 函数的定义如下：public stati
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2024-07-20 23:50:47
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# 损失图像如何绘制：基于PyTorch的方案
在深度学习项目中，损失函数的可视化对模型训练过程的监控至关重要。通过绘制损失图像，研究人员和工程师可以更直观地理解模型的学习过程，及时发现问题并做出相应的调整。本文将详细介绍如何使用PyTorch绘制损失图像，并提供一个完整的项目方案，包括代码示例和ER图。
## 项目背景
随着深度学习的广泛应用，模型的训练与优化成为了一个重要的研究领域。在训
在初中阶段学习方法的重要性体现的尤为突出，因为学习的难度加深、灵活性加大，不能单凭死记、死学，要讲究记忆的方法，注意对知识的消化和理解。而且各学科的特点不同，学法也有区别，我们在新的学习过程中要注意不断反思和调整，逐渐摸索出适合自己的学法，做到事半功倍。方差的概念与计算公式例1 两人的5次测验成绩如下：X： 50，100，100，60，50 E(X )=72;Y： 73， 70， 75，72，70
此篇，我们来分享对于散点图的线性拟合和非线性拟合。 一、线性拟合 1）绘制散点图。 如下图所示，我们随意编了一组数据，框选X、Y两列之后，点击Plot——》Symbol——》Scatter，即可绘制散点图（下图中已经绘制完成）。&n
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2024-05-23 22:48:16
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逻辑回归：鸢尾花二分类在上节课中我们编程实现了逻辑回归，通过它能够识别出鸢尾花的种类。线性分类器决策边界逻辑回归是一种线性分类器，能够把线性可分的数据集划分为两类，这条绿色的直线称为决策边界。 也可以通过这种分区图更加清晰的展现分类的结果。 绘制这个图的方法很简单，把这个平面分成很多小的网格。 分类直线上面的网格都使用粉色填充，直线下面的网格使用绿色填充就可以得到这样的图。绘制分类图生成网格坐标矩
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2024-05-15 08:43:49
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Predictive Image Regression for Longitudinal Studies with Missing Data论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.07553他人评价：实际上，LDDMM本身就可以理解为一个深度网络，而且是结构最优化的深度网络，基于geodesic shooting的方案实际上和deep learning的前向卷积+back
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2024-05-21 22:11:54
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本讲将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息，一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可以考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化。 （将多个指标转换为少数几个主成分）问题的提出：对
