文章目录1 intro2 softmax3 交叉熵损失函数4 代码5 解读5.1 train_iter5.2 Net函数和loss函数5.2.1 Net（假设函数）5.2.2 loss（损失函数） 1 intro线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同
一、多元回归分析简介用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元回归分析（multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression)。多元回归分析是多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习统计分析和市场研究的人的都会用回归分析，操作也是比较简单的，但能够知道多元回归分析的适用条件或是如何将回归应用于
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2024-03-30 17:18:29
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下面内容主要来自统计课的ppt，觉得还不错，便修改后转载至我的blog啦目的是让自己消化一遍信息，基于自己的一些已有知识做了一些修改，也希望能给有需要的朋友们看到。比较组间差异的注意事项： 1.1 在对数据做简单的组间比较时，得到的差异不一定真实存在。 1.2 多组比较时，不可直接进行两两比较，需要通过。beferonni矫正来缩小阈P值，降低一类错误的概率。 1.3 若是配对资料，需要做配对的统
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2023-11-10 10:29:19
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python多元回归分析前需要画图吗？这是个非常值得探讨的问题。我们在进行多元回归分析时，通常要对数据集进行预处理和探索，而画图能帮助我们更好地理解数据的分布和关联。因此，画图其实是一个非常重要的步骤。接下来，我将为你详细解析这个过程。
```mermaid
timeline
title 多元回归分析的时间轴
2023-01-01 : 收集数据
2023-02-01 :
'''
多项式回归：若希望回归模型更好的拟合训练样本数据，可以使用多项式回归器。
一元多项式回归：
数学模型：y = w0 + w1 * x^1 + w2 * x^2 + .... + wn * x^n
将高次项看做对一次项特征的扩展得到：
y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + .... + wn
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2023-08-13 20:57:33
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1、什么是多元线性回归模型？ 当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper. 2、使用pandas来读取数据 pandas 是一个用于数据探索、数据分析和数据处理的Python库
1. import pandas as pd
1. <
多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方
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2023-10-12 12:13:13
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利用eviews做多元线性回归分析1、居民消费价格指数CPI,工业品出厂价格指数PPI, 固定资产投资价格指数之间的线性回归Y ：居民消费价格指数CPI（%）X1：工业品出厂价格指数PPI （%）X2：固定资产投资价格指数（%） （上年=100）变量的金融学意义CPI是居民消费价格指数（consumer price index）的简称。居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费品和服务项
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2023-07-24 15:30:33
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多元线性和多项式回归上一个博客 我们说了一元线性回归，那么来看一下多元线性回归 一元函数的公式是而多元函数的公式： 其实就是相当于位置参数的变量都增多了，我们的解决办法依旧可以使用我们一元线性回归当中的代价函数和梯度下降算法。代价函数依旧是：梯度下降算法为： 我们可以看到，有多少个参数变量，我们就都给他构造出来，只是比一元线性回归中多一些参数直接上代码：先导入包：import numpy as n
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2024-03-25 12:36:13
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一元回归：依变数Y对一个自变数X的回归。多元回归或复回归（multiple regression）:依变数依两个或两个以上自变数的回归。主要内容：（1）确定各个自变数对依变数的单独效应和综合效应，建立由各个自变数描述和预测依变数反应量的多元回归方程。（2）对上述综合效应和单独效用的显著性进行测验，并在大量自变数中选择仅对依变数有显著效用的自变数，建立最优多元回归方程（3）评定各...
原创
2022-01-11 16:55:28
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文章目录模型回归模型估计的多元回归方程最小二乘估计
β
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2024-03-05 16:34:20
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多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方
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2014-05-10 13:58:00
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多元回归：逐步回归什么是逐步回归？逐步回归（Stepwise Regression）是一种基于统计学的建模方法，通过反复添加和删除自变量来选择最佳的模型。在多元线性回归中，我们通常希望找到一个拥有较少自变量但能够很好地拟合因变量的模型，以减少模型复杂度且不损失预测精度。逐步回归正是为此而生。在逐步回归中，我们首先建立一个包含所有自变量但没有截距项的模型，然后根据某些标准逐步添加或删除自变量。标准通
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2024-06-26 09:11:07
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数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1Y2vZ5Rvn2PpRkj9XhnZrXQ?pwd=yyds 提取码：yyds 多元线性回归是简单线性回归的升级版，在数学的角度上来看，就是从一元方程升级到多元方程。1.数据预处理代码：# 第一步：数据预处理
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessi
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2023-10-20 07:46:01
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18 多元回归与模型回归1.总体多元回归的定义2.多元回归的指标我们说它的残差是 %y-\hat{y}$，。在一元线性回归中，我们说这是实际数据点与回归线之间的垂直距离，在多元回归中，我们说这是数据点和回归平面（或超平面）之间的垂直距离。此外，3类平方和还有R方依然可以使用： 我们给出方差分析表： （测试统计F） 看R方的变化，只要有新的预测变量加入模型时，R2的值总是会上升。如果新变量是
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2024-02-10 20:20:06
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在前面几讲，我们介绍了线性回归及R的实现。今天的课程将继续带大家学习多元线性回归。当我们提到“线性”回归时，特指的是因变量(结果变量)为连续性变量，与自变量(预测变量)有线性关系，而对自变量(预测变量)并没有要求一定要是连续性变量。前面我们已经提到，当自变量是连续变量时，线性回归可以写成一个线性方程式y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + …那么，当自变量是分类变量时，回归分析时如何处理
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2023-08-24 12:26:37
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小天导语：多元线性回归模型是大多数人入门机器学习的第一个案例，其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型。小天今天会带大家讲解如何更好构建和优化多元线性回归模型。这里选用的经典的房价预测用到的精度优化方法效果拔群，能提供比较好的参考价值。研究方向：机器学习，多元线性回归模型，Python数据探索本文的数据集是经过清洗的美国某地区的房价数据集import pandas as pd
import
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2023-07-25 14:17:07
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【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——线性回归模型1 摘要随着数据导向型决策、数据科学、大数据分析等话题日益火热，各行各业都开始关注数据分析这个课题。**数字化转型成了很多企业在未来十年的重大举措。**企业如何利用现有庞大的数据辅助决策，以及通过数据分析帮助企业盈利或削减开支成了越来越多部门关注的难题。除了上述提到的行业内部的业务理解，从业人士对数据科学技术细节的理解，对数据建模的落地实
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2024-08-02 14:44:08
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python实现多元线性回归利用statsmodel实现多元线性回归导入数据集划分并整理数据集训练并展示线性回归模型线性模型拟合效果预测效果展示使用excel中数据分析工具进行多元线性回归分析加载所需加载项进行线性回归分析使用sklearn库实现多元线性回归分析导入并划分数据集使用模型 利用statsmodel实现多元线性回归导入数据集import numpy as np
import pand
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2024-05-17 16:29:18
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回归算法其实就是回归平均值：regression to the mean回归问题主要关注确定一个唯一的因变量(dependent variable)(需要预测的值)和一个或多个数值型的自变量 (independent variables)(预测变量)之间的关系广义线性回归包括逻辑回归、泊松回归等1. 理解回归上图是火箭发射失败次数与O型圈的温度之间的关系，回归在几何上理解为：找到一条直线，可以穿过
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2024-01-12 09:22:12
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