机器学习就是从数学中找到特征和模式的技术 机器学习擅长的任务：回归处理连续数据如时间数据的技术使用有标签的数据，称为监督学习分类使用有标签的数据，称为监督学习聚合使用无标签的数据，称为无监督学习机器学习最难的地方是收集数据，有大量需要人工的点 回归 含义：构建目标数据的回归函数 方法：最小二乘法 公式：E（θ）=1/2∑（y - f（x））的平方E（θ）即误差值：目标使得E（θ）的值最小f（x）：
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2024-04-10 20:47:11
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4.2 多项式回归 以多元线性回归和特征工程的思想得到一种称为多项式回归的新算法。可以拟合非线性曲线。这是线性回归时使用的预测模型： 先看看按照以前的线性回归方法的效果：# create target data
x = np.arange(0, 20, 1)
y = 1 + x**2
X = x.reshape(-1, 1)
model_w,model_b = run_gradi
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2024-08-13 10:10:09
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一、线性回归基本命令regress y x1 x2 （红色表示该命令可简写为红色部分）以 Nerlove 数据为例（数据附后文）regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl 表上半部分为方差分析表，包括回归平方和，残差平方和，均方，F检验等。上半部分右侧给出拟合优度R2和调整的R2。root MSE 表示方程的标准误
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2023-11-09 11:18:10
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#Classification（分类） #Logistic regression（logistic回归）一种分类算法，用在标签y为离散值0或1的情况下。#背景线性回归应用在分类问题上通常不是一个好主意： 所以引出logistic回归算法 #Logistic Regression Modelsigmoid函数/logistic函数：g(z)#Decision bound
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2024-08-07 09:48:43
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一、首言回归分析统计方法研究变量之间的关系并且对其构建模型，回归的应用领域广泛，几乎是可以遍及所有的学科。 举个例子，如下图所示： 我们可以观察到，这些观测值的散点图，它清楚地表明了y与x之间的关系，能够看到所有观测的数据大概是落到了同一条直线上。上图画出了这条直线，但是我们知道的是这条直线其实并不完全准确。我们假设这条直线的方程为： 式中，为截距，为斜率。但是，因为数据点并不是精确地落到了这条
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2024-02-05 11:54:19
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在进行无截距项的一元线性回归分析时，常常会遇到如何正确地设置模型，使其能够准确反映数据。这样的分析对于一些特定业务场景来说是至关重要的。本文将结合备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和案例分析，详细记录无截距项的一元线性回归在 Python 中的实现过程。
### 备份策略
在实现无截距项的线性回归之前，确保在数据处理和模型训练环节中有良好的备份策略是必要的。以下是备份的基本流程
线性回归本质上是描述变量与变量之间的线性关系，这种关系一般通过系数的不同进行表达，所以线性回归中的显著性检验也会紧扣回归系数。下文将会从一元线性回归和多元线性回归的角度由浅入深分别进行介绍。1、一元线性回归的基础一元线性回归的数学表达式非常简单：假设有 组样本观测值 ，这两个变量之间可以这样表达：其中 称作随机误差项，即不能由 完全表示的部分。这个误差项的性质非常重要，后面假设检验构造的统计量
逻辑回归是一种广泛用于分类任务的统计模型，尤其是用于二分类问题。在逻辑回归中，我们预测的是观测值属于某个类别的概率，这通过逻辑函数（或称sigmoid函数）来实现，该函数能将任意值压缩到0和1之间。逻辑回归的基本原理 逻辑
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2024-10-02 07:39:03
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STATA常用命令数据相关生成新数据删除和修改数据改变数据类型条件命令取对数命令输出相关常用回归非线性选择回归logit回归probit回归线性回归OLSHeckman 回归Tobit回归2SLS回归（工具变量法）常用检验异方差检验多重共线性检验自相关检验格兰杰因果检验稳健性检验内生性检验 常用命令数据相关生成新数据利用旧数据定义新数据，注意，如果使用的旧数据为两个及以上，只要其中一个为空值，则
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2023-11-24 20:08:33
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# Python线性回归添加截距项教程
## 简介
在机器学习中，线性回归是一种常用的算法，用于预测一个连续变量与一个或多个自变量之间的关系。在实际应用中，我们经常需要在线性回归模型中添加截距项，也称为偏移量或常数项。本文将介绍如何使用Python实现线性回归并添加截距项。
## 步骤概览
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导
原创
2023-10-09 11:16:39
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目录1.1多元线性回归的基本原理1.2 最小二乘法求解多元线性回归的参数1.3 linear_model.LinearRegression1.4 案例1.5 多元线性回归的模型评估指标1.5.1 MSE均方误差&MAE绝对均值误差1.5.2 1.1多元线性回归的基本原理 线性回归是机器
区分回归与分类其实很简单，举个例子，预测病人患病概率，结果只有患病和不患病2种，这就是分类；预测房价，结果可能是在一段区间内，这个就是回归。
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2023-07-28 17:44:30
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与梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束优化问题的常用的迭代方法。1、牛顿法考虑无约束最优化问题： minx∈Rnf(x) 其中
x∗为目标函数的极小点。 牛顿法的一个直观解释：每一次迭代过程中，目标函数在局部可以近似表示成二次函数，然后以该二次函数的极值点来代替目标函数的极值点，不断重复直到收敛。既然要将目标函数局部近似为二次函数，自然地我们就要引入泰勒公式了。假设f(x)具有二阶
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2024-04-28 10:34:20
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在实施线性回归分析时，尤其是使用Python进行数据建模的过程中，“不带截距项的线性回归”问题屡见不鲜。这里我们将详细讨论这个问题，包括背景、错误现象、原因、解决方案以及预防措施。
对于很多机器学习任务，例如回归分析，数据的线性关系被广泛应用。我们通常使用线性回归模型来描述一个因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。线性回归模型的数学表达式可以写作：
\[
Y = \beta_1X_1 +
第一部分# 线性回归：
# 如果不计算截距，本质就是矩阵运算，线性代数中的知识
# 如果要计算截距，只能使用梯度下降，多个参数系数，相当于多个变量
# 求偏导数
# 线性回归改进和升级
# Ridge岭回归，通过对系数的大小缩减来解决普通最小二乘的一些问题。
# 当数据的特征比样本点还多时，就不能使用线性回归和梯度下降等方法来预测
# 这是因为输入数据的矩阵X不是满秩矩阵，非满秩矩阵在求逆时会出
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2024-04-12 05:15:02
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回归是一种应用广泛的预测建模技术, 这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量通常理解线性代数可以有两种角度:矩阵的角度喝代数的角度, 几乎所有的机器学习的教材都是从线性代数角度来理解线性回归, 类似于逻辑回归喝支持向量机, 将求解参数的问题转化为一个带条件的最优化问题, 然后用三维图像让大家求极值的过程线性回归是机器学习最简单的回归算法, 多元线性回归指的是一个样本有多个特征的线性回归问题, 对于
1 运行实例 机器学习中的回归问题属于有监督学习的范畴。回归问题的目标是给定d维输入变量x，并且每一个输入的x都有对应的值y，要求对于新来的数据预测它对应的连续的目标值t。下面是一元线性回归的例子，表示截距值，表示回归系数。  
本部分记录一些最优化理论中的常见算法。1. 无约束规划研究无约束优化问题，对研究各类优化问题都有重要意义。因为可以有多种方法将各类等式或者不等式约束的优化问题转换为无约束优化问题，比如利用KKT条件（乘子法），罚函数法，序列二次规划等。（1）梯度下降 （Gradient Descent Method）：泰勒一阶展开分析可得。优点：通俗易懂，且只算梯度。缺点：收敛速度慢，线性收敛，震荡。最速下降：不
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2024-03-06 10:31:48
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## Python无截距线性拟合
### 简介
在统计学和机器学习中，线性回归是一种用于建立线性关系模型的常见方法。通常，我们会假设存在截距项，即线性模型会通过原点之外的某个点。然而，在某些情况下，我们可能希望模型不通过原点，即无截距项。本文将介绍如何使用Python进行无截距线性拟合，并提供相应的代码示例。
### 无截距线性模型
无截距线性模型的形式可以表示为：
$$y = \bet
原创
2023-10-05 16:41:26
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第一章: 引言定义: 计算机程序从经验E中学习,解决任务T,进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高.-----Tom Mitchell分类: 监督学习, 无监督学习, 强化学习, 推荐系统监督学习: 给算法一个数据集(有输入输出作为参考),算法从这些数据集中找出规律并帮助做出预测.回归问题: 结果是线性的,我们设法预测出一个连续值的结果(房价问题)分类问题:&
