一、理解线性回归 问题：假设有这样的一些点，这些都是现有的数据，要找到拟合这些点的线，然后预测接下来的点。要怎么找出这条线呢？或者说换个问法，要怎么求出w和b呢？ 二、代价函数（Cost Price）代价函数是什么？先随便画两条线来拟合那些点，如图所示，明显图二更加拟合，也就是说图二的线更接近我们理想中的线。 仔细观察，P1的线和P2的线：最
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2024-04-09 07:57:16
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# Python线性回归p值
## 1. 引言
线性回归是统计学中一种常用的预测方法，其可以用于分析两个变量之间的线性关系。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库进行线性回归分析。除了回归系数和截距之外，我们还可以根据模型的p值来评估模型的显著性。本文将为您介绍线性回归p值的含义、如何计算以及如何在Python中进行线性回归分析。
## 2. 线性回归p值的含义
在线性回归
原创
2024-01-31 07:06:28
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主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现 文章目录线性回归的基本要素模型数据集损失函数优化函数 - 随机梯度下降线性回归模型从零开始的实现 线性回归的基本要素 线性回归，就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个简单的值。模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两
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2024-06-28 11:02:54
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前文讲述了大量关于线性回归的理论知识，现在实际来看下什么是线性回归，先看最简单的一元线性回归。回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的密切程度的一个定量分析模型。 模拟一段数据如下：X = [6,8,10,14,18]
Y = [7,9,13,17.5,18]直接看上去，不太容易能直观的看出来这段数据是否是线性相关的，所以我们直接将数据画出来，看下数据是否线性相关（实际的机器学习开发
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2024-07-18 09:03:44
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深度学习在单线性回归方程中的应用–TensorFlow实战详解 文章目录深度学习在单线性回归方程中的应用--TensorFlow实战详解1、人工智能<-->机器学习<-->深度学习2、线性回归方程3、TensorFlow实战解决单线性回归问题人工数据集生成构建模型训练模型定义损失函数定义优化器创建会话迭代训练训练结果打印参数和预测值4、完整代码demo 提到人工智能，绕不开
何为回归回归的目的是预测数值型的目标值，最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式，比如要计算一个男生可以找到女朋友的概率：这意味着要综合财产、长相、身高三个因素来判断概率，其中财产也是最重要的因素。这个式子就可以被称作回归方程，其中0.4和0.3也被称作回归系数，一般来说回归系数都是未知的，我们通过输入数据求得回归系数的过程就是回归，得到回归系数之后，就可以通过公式得到最后的预测值。这里给出
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2024-03-31 19:51:05
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# Python线性回归模型P值实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何在Python中实现线性回归模型的P值计算感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个流程并实现它。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 创建线性回归模型
原创
2024-07-25 11:29:08
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文章目录线性神经网络线性回归小结练习线性回归的从零开始实现小结练习线性回归的简洁实现小结练习softmax回归小结练习图像分类数据集小结练习softmax回归的从零开始实现小结练习softmax回归的简洁实现小结练习 线性神经网络线性回归小结机器学习模型中的关键要素是训练数据、损失函数、优化算法，还有模型本身。矢量化使数学表达上更简洁，同时运行的更快。最小化目标函数和执行极大似然估计等价。线性回
作者：TirthajyotiSarkar编译：丁慧、katherine Hou、钱天培说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的。今天，让我们来谈谈线性回归。没错，作为数据科学界元老级的模型，线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检
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2024-06-28 10:18:16
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# Python线性回归T值、P值和F值
## 1. 引言
线性回归是统计学中一种常用的方法，用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型。在进行线性回归分析时，除了计算回归系数和拟合度等指标外，还需要考虑模型中各个变量的显著性。本文将介绍线性回归中的T值、P值和F值，以及如何使用Python进行计算和解释。
## 2. 线性回归
线性回归是一种用于建立因变量和自变量之间线性关系的回归分析
原创
2023-08-25 17:40:25
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1 print('=====您好！这里是简单线性回归方程求解模型=====')
2 num = int(input('请输入您需要操作的样本对数'))
3 # 接收自变量的List
4 xList = []
5 # 接收因变量的List
6 yList = []
7
8 for i in range(num):
9 x = int(input('自变量：'))
10
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2023-07-14 22:43:40
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学习内容机器学习的一些概念 有监督：已知要划分的类别，并且能够获得一定数量的类别已知的训练样本，这种情况下建立分类器的问题属于监督学习问题。 无监督：事先不知道要划分的是什么类别，更没有类别已知的样本用作训练，在很多情况下甚至不知道有多少类别，我们要做的是根据样本特征将样本聚成几个类。这种情况下建立分类器的问题属于无监督学习问题。 附：（有监督学习与无监督学习的几大区别） 泛化能力：对未知数据的预
内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第一章内容的Parameter Learning部分。
一、Gradient Descent（梯度下降）
梯度下降算法可将代价函数J最小化，梯度下降算法不仅应用在线性回归中，也应用在机器学习的其他诸多领域。 使用梯度下降算法最小化函数J的过程： S1：初试化θ0
θ
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2024-06-06 20:25:39
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线性回归1.一般形式w叫做x的系数，b叫做偏置项。2 如何计算2.1 Loss Function--MSE(均方误差)利用梯度下降法找到最小值点，也就是最小误差，最后把 w 和 b 给求出来。3 过拟合、欠拟合如何解决使用正则化项，也就是给loss function加上一个参数项，正则化项有L1正则化、L2正则化、ElasticNet3.1 L1正则(lasso回归)表示上面的 loss func
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2023-11-21 14:48:17
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常见应用：股市预测、无人驾驶、推荐系统 讲解实例：预测一只口袋妖怪进化之后的战斗力 一个实例口袋妖怪x=(xcp,xs,xhp,xw,xh) 括号中的每一项代表该实例在该属性（战斗力，种类，生命值，重量，高度）上的取值。我们希望找到一个函数来预测一只口袋妖怪进化之后的战斗力即CP值。 线性模型： w,b为参数，其中w为权重，直观表达了各属性在预测中的重要性。 第一步：建立模型（先只考虑xcp一个属
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2024-07-30 12:24:41
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# 使用Python实现逻辑回归参数P值计算
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在逻辑回归模型中，参数的显著性需要通过P值进行检验。本文将引导你实现逻辑回归并计算P值的过程。下面，我们将通过一个表格展示整个流程，并详细解释每一步所需的代码。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载并准备数据 |
| 3
原创
2024-08-02 07:00:10
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做线性回归的时候，检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱，下面对这些参数进行一下说明：1.t检验：t检验是对单个变量系数的显著性检验 一般看p值； 如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强。2.F检验：F检验是对整体回归方程显著性的检验，即所有变量对被解释变量的显著性检验 &n
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2024-05-21 08:25:18
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文章目录第二章 单变量线性回归2.1 模型描述 Model representation2.2 代价函数 Cost function2.3 梯度下降 Gradient Descent2.4 线性回归中的梯度下降法 Gradient descent for linear regression 第二章 单变量线性回归2.1 模型描述 Model representation房价模型：已知样本数据集（
问题引入线型回归方法是一个关于预测连续数值的问题。线性回归模型可以通过最小二乘法或者最大似然估计法来求解参数。其中，最大似然估计法是一个自动地寻找可以最好拟合观测值的概率分布和参数的方法。监督式学习可以被理解为求解条件概率的问题 p(y|x)。此时，最大似然估计法是通过寻找最佳的参数来最大化条件概率。同时，log- likelihood可以推导到最小二乘法。Linear Regression 线性
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2024-09-18 20:28:14
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形式 h(x)=∑i=0nθixi=θTx代价函数: J(θ)=12∑i=1m(h(x(i)θ)−y(i))2LMS(Least Mean Squares)算法参数更新原则 梯度下降法，参数沿着使代价函数下降最快的方向改变，其中α为学习速率 单样本更新 可以看到，当误差(y(i)−hθ(x(i)))越大时，参数更新幅度越大，反之较小。 这只是针对一个样本的情况，当有多个样本时，有以下两种方
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2024-07-03 22:48:15
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