软件简介:
SigmaPlot是Systat国际软件公司研发的一款高质量绘图软件，目前已有100,000位专业研究人士使用，它被广泛地运用在医学、生命科学、化学、工程学、环境科学和物理学等领域。SigmaPlot可以进行精密绘图、数据分析、自动化管理数据和创建网络图表，如果用户常发表科技性文章及论文，并且有众多的数据需要图形来展示，SigmaPlot是最佳选择。
本软件允许您自行建立任何所需的
1. 前言在这篇文章中，我会把我所接触的数学建模的知识的代码分享给大家，有的是我自己写的，更多的是网上借鉴并修改为可执行可用的代码需要说明的是，我不太了解其中的数学实现的具体方法和原理，我只分享源码和作用条件以及使用的经验说明（更详细见注释），网上有不少文章对某些方法讲得非常透彻，因此我没必要赘述各位只需要忘记代码或使用条件时从我这里 copy 就好了2. 灰色预测模型这是用一种在数学上对数据进行
一、如何学习回归分析？1.学习回归分析之前，我们需要先明白什么是回归分析? 为什么要学习回归分析？简单线性回归初中时期，我们都学习过简单的线性方程。例如，一元一次方程、一元二次方程等。这些简单的线性方程就是回归分析中线性回归的一种体现，通过线性回归方程，我们可以输入一个自变量得到一个预测的因变量。简单线性回归的自变量和因变量也被称为特征和标签。因为线性回归具有预测功能，所以线性回归时常运用到生活当
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2023-11-21 19:09:23
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原始数据输入spass：View Code 0.25 1200.000.30 1000.000.35 900.000.40 800.000.45 700.000.50 600.000.55 550.000.60 500.000.65 450.000.70 400.000.75 350.000.80 300.000.85 250.000.90 200.000.95 150.001.00 100.00然后进行回归分析：把自变量和因变量拖进相关行，点击确定：双击自动产生的回归图：双击曲线，就出现属性窗口，最后就看到拟合方程了：ok！就是这样！
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2011-08-12 15:30:00
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目录1、回归的定义2、回归的例子3、建模步骤1）模型假设，选择模型框架（线性模型）2）模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数）3）模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）4、步骤优化1）向量化Vectorization2）引入更多参数，更多input3）优化：引入正则化Regularization1、回归的定义回归官方定义：指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…
废话不多说，直接上代码吧！
"""
# 利用 diabetes数据集来学习线性回归
# diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。
# 数据集中的特征值总共10项, 如下:
# 年龄
# 性别
#体质指数
#血压
#s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据)
#但请注意，以上的数据是经过特殊处理， 10个数据中的每个都
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2024-08-29 14:25:42
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一元线形回归模型：有变量x,y。假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化的部分，e是随机误差。 可以很容易的用函数lm()求出回归参数b,c并作相应的假设检验，如： x<-c(0.10, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18,
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2024-03-19 07:01:36
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一、概述1.回归：利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对未知数据进行预测2.分类线性回归：一元线性；多元线性逻辑回归：实际上预测的是数据X属于分类Y的概率p。逻辑回归公式由 log(p/(1-p))=β0+β1X 推导求得。非线性回归3.求解回归时需考虑的问题样本是否符合正态分布假设？误差是否满足独立性、等方差、正态分布等假设条件？是否存在离群值导致模型产生较大误差？线性模型是否合理，是否存在
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2023-08-04 14:11:05
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文章目录1、模型2、回归分析2.1 线性回归2.2 拟合2.3 损失函数3、回归模型评估4、简单线性回归5、多元线性回归 1、模型可以将模型理解为一个函数（一种映射规则），由训练数据来确定函数的参数，当参数确定好之后，我们就可以利用该模型对未知的数据进行求值。输入模型的数据，称为训练数据。我们使用样本数据训练模型，数据中的每个属性，我们称为特征（习惯用x表示）。每条数据的目标输出值，我们称为标签
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2023-06-30 21:58:00
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select id,name where name=‘shenjian’select id,name,sex where name=‘shenjian’多查询了一个属性，为何检索过程完全不同？什么是回表查询？什么是索引覆盖？如何实现索引覆盖？哪些场景，可以利用索引覆盖来优化SQL？这些，这是今天要分享的内容。画外音：本文试验基于MySQL5.6-InnoDB。一、什么是回表查询？这先要从InnoD
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2024-03-29 17:21:30
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在评估回归模型时，除了均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）之外，还有几种指标可用于评估其性能。以下是一些常用的回归评估指标：平均绝对误差（MAE）：该指标衡量了预测值与实际值之间的平均绝对差异。它提供了模型平均预测误差的度量。R平方（R²）或决定系数：R平方表示因变量（目标变量）的方差可由自变量（特征）预测的比例。它的取值范围从0到1，其中1表示完全拟合。平均对数误差（MSLE）：MSLE衡
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2024-07-03 13:24:08
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前几次关于线性回归介绍的都是一些理论上的东西，这一次想介绍一个非常使用的内容，即如何绘制散点图。当然，用SAS、SPSS等统计软件会很轻松地做出来，但是并不是每个人都能掌握这些统计软件，所以这一次主要是介绍如何通过EXCEL介绍线性回归的散点图。比如，有x和y两个变量，想分析它们之间的关系。首先，点“插入”-“图表”，选择“XY散点图”，然后一步一步点下去，中间可以加入x轴和y轴的标示以及图的标题
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2023-11-11 20:48:35
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本节知识点：Excel数据分析工具库—回归线性回归和非线性回归简单线性回归和多重线性回归逻辑斯蒂回归一、什么是回归分析（Regression）1、定义确定两种或两种以上变量间相关关系的一种统计分析方法。通过数据间相关性分析的研究，进一步建立自变量(i=1,2,3,…)与因变量Y之间的回归函数关系，即回归分析模型，从而预测数据的发展趋势。 2、分类按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按
原创
2021-01-20 08:30:16
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又查查了回归分析的基本概念，这里记录一下，年纪大了容易忘lol线性回归模型Linear Regression Models：例如数据有n个观察结果（yi，xi）i从1到n，yi是这个观察的响应标量值（a scalar response），xi是一组含p个预言子（predictor）的向量在线性回归分析中就可以表示为yi=xi的转至矩阵×β+εi，这里β也是一个含p个未知参数的向量，叫做系数（coe
Excel数据分析工具库是个很强大的工具，可以满足基本的统计分析，这里介绍用Excel数据分析工具库做线性回归分析
原创
2021-09-07 16:37:17
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Python可以实现线性回归，实现方法：1、在scikit-learn库中调用linear_model来拟合数据；2、使用Scipy.polyfit()或者numpy.polyfit()；3、使用高度专业化的线性回归函数Stats.linregress()。线性回归作为数据科学界元老级的模型，它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验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么？
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2023-05-31 14:24:48
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逻辑回归前言一、逻辑回归简介二、逻辑回归推导1、问题2、Sigmoid函数3、目标函数3.1 让步比3.2 极大似然估计3.3 推导4、代价函数5、最大化似然函数三、逻辑回归实现结果展示 前言第二次实验开始了，内容是逻辑回归，听起来像是线性回归的兄弟，然而仔细查阅后发现逻辑回归其实是一种分类算法；我们知道回归算法的结果建立在连续的数据上，分类算法的结果建立在离散的数据上；因此逻辑回归本质上是一种
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2024-06-07 07:30:30
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《第5讲-回归分析-Matlabppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第5讲-回归分析-Matlabppt课件(125页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、第五讲 数据拟合回归分析,回归一词的由来,谢中华 天津科技大学,2021/2/16,相关与回归分析概述 线性回归 非线性回归 回归分析的Matlab函数,主要内容,变量间的关系,确定性关系或函数关系 y=f (x,人的身高和体重 家庭的
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2024-03-30 08:24:30
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最近突然想写点东西，记录一下对软件开发上的一些学习心得（其实一直以来都想写点东西，慰藉自己在这些年踩过的坑留点）。主要写三个大方面：1、 arcgis记录arcgis for js的开发，涉及：环境部署、arcgis js 图层控制，服务图层查询，动态图层数据查询，标准显示，自定义的infowindow，arcgis 模型， GP服务调用。2、 .NET。反射，
前言本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。本文涉及的分类器（分类方法）有：线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN）从神经元的角度来看，上述分类器都可以看成神经元的一部分或者神经元组成的网络结构。各分类器简述逻辑回归说逻辑回归之前需要简述一下线性回归。图
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2023-12-12 15:31:14
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