一、前言第24届冬季奥林匹克运动会在北京隆重展开，我们要研究一个问题：奥运会东道主是否有优势？在历史数据中，我们发现好像东道主的国家在当年奥运会上获得金牌的数目比四年前非东道主国家获得的金牌数多，我们需要探究这个规律。 二、历史背景回归(regression)一词，来源于遗传对身高的影响的分析。父母的高矮，对子女有影响；但另一方面，个子特高的父母，子女会一般比他们矮；个子特矮的父母，子女比他们高。
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2024-04-19 13:07:16
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1(1)分类，拟合，回归的区别？前几天用到了MATLAB中的多项式拟合函数和线性回归函数，然后发现有些概念和我理解的不一样。我就把我对这三个概念的理解说一下。 分类：在之前两讲中讲的算法PLA和朴素贝叶斯都是用来解决分类问题的。在二分类中，Y=+1或-1。分类问题是找到一个最好的超平面将不同的样本分开。 回归：回归问题的输出Y不只是局限在+1或者-1中，通常Y可以取整个实数空间的任意值。在这里
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2024-05-02 08:16:54
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1 clf %清空图形窗口2 x=[0 2 5 6 6.75 8.5 10.25 13.5];3 y=[5.25 6.2 7.2 7.5 8 8.7 10.1 13.5];4 [p,S]=polyfit(x,y,2); %z=polyfit(x,y,2)5 y2=polyval(p,x);6 subplot(1 2 1); %subplot(1,2,1)，先绘制第一个图形7 plot(x,y,‘r
我们对数据进行查询时，经常会使用VLOOKUP函数。但有时我们提取符合条件的结果是多个，而不是一个，这时候VLOOKUP就犯难了。举个例子如下图，左侧A1:C10是一份学员名单表，现在需要根据F1单元格的“EH图班”这个指定的条件，在F2:F10单元格区域中，提取该班级全部学员名单。F1的值是“EH图表班”，需要在F2:F10单元格区域得到图表班相关成员的人名。接下来就分享一个函数查询方面的万金油
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2024-09-18 15:35:35
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# 使用Hive拟合回归方程
回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。在大数据环境下，Hive是一种强大的数据处理工具，可以用于拟合回归方程。本文将介绍如何使用Hive进行回归分析，并给出相应的代码示例。
## 什么是回归分析？
回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。它通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，进而预测因变量的值。
在回归分析中，
原创
2023-12-01 14:01:57
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大家好，我是东哥。但其实还有很多问题需要我们解决：这个模型的效果如何？如何评判这个效果？开始线性模型的假设成立吗？如何验证这些假设？还会有其它问题会影响模型效果吗？带着这些问题我们开始本篇的内容。线性回归拟合优度线性回归假设检验线性回归诊断线性回归拟合优度1. 判定系数回归直线与各观测点的接近程度成为回归直线对数据的拟合优度。而评判直线拟合优度需要一些指标，其中一个就是判定系数。我们知道，因变量y
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2024-10-31 14:43:23
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1、2.线性回归,b=regress(y,X) b,bint,r,rint,s=regress(y,X,alpha),输入: y因变量(列向量), X1与自变量组成的矩阵， Alpha显著性水平(缺省时设定为0.05),s: 3个统计量：决定系数R2，F值, F(1,n-2)分布大于 F值的概率p，p时回归模型有效,rcoplot(r,rint),残差及其置信区间作图,回归模型,例3: 血压与年龄
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2024-07-20 06:18:55
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# 使用Python拟合对数回归方程的指南
在数据分析和建模中，对数回归是一种非常有用的工具，特别是在处理非线性关系时。对于刚入门的开发者而言，理解如何用Python实现对数回归方程是非常重要的。本文将提供一个详细的流程，以及每一步所需的代码和解释，帮助你快速入门对数回归的实现。
## 整体流程
以下是我们将要执行的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 15:15:38
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1、回归问题1.1、线性回归感觉这个没啥好写的，就是用最小二乘法的方差最小，线性模型y=kx+b,在已知大量y跟大量x的情况下，求出k跟b，使得拟合方法最小。 求解方法：感觉也挺简单的，假设x是m维，y是1维（感觉这种比较常见），有n组数据。得到矩阵Y增加一维，变成2维，另一维全用1表示，矩阵X也是一样，就能得到系数矩阵A，A是m+1维。就有 YT=AXT. T表示矩阵的转置，如果XT有逆，可以同
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2024-10-18 08:57:33
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什么是线性回归(Linear Regression)我们在初中可能就接触过，y=ax，x为自变量，y为因变量，a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。在只有一个变量的情况下，线性回归可以用方程：y = ax+b 表示；多元线性回归方程可以表示为：y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + ......
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2023-12-11 22:28:43
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ref. 《机器学习》周志华 P53一、线性模型线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即线性模型形式简单，易于建模。w直观表达了各个属性在预测任务中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性（comprehensibility）。二、（多元）线性回归1. 问题的提出给定数据集D如下:则（多元）线性回归试图学得，使得，其中=｛w1；w2；……；wd；b｝。为
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2023-08-04 12:24:09
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二、一元线性回归2.1 命令 polyfit最小二乘多项式拟合 [p，S]=polyfit（x，y，m）多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1其中x=（x1，x2，…，xm）x1…xm为（n*1）的矩阵;y为（n*1）的矩阵；p=（a1，a2，…，am+1）是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系数；S是一个矩阵，用来估计预测误差.2.2 命
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2024-02-16 12:53:27
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问题背景有些时候在定义模型的时候，有一部分的模型结构的是完全相同的，但是模型的数量是一个可以人为控制的变量。比如在多任务学习中，如图所示，输出任务的数量是一个可以人为控制的变量，Tower层的数量随着任务数量的变化而变化。 当任务很少时，我们可以简单的定义为：self.TowerA = xxx
self.TowerB = xxx
···但是当任务很多的时候，一个一个定义非常麻烦，同时在推理的时候又
每次比赛都需要查一下，这次直接总结到自己的博客中。 以这个为例子： 2.线性方程的相关计算 x=[1,2,3,4,5]';%参数矩阵 X=[ones(5,1),x];%产生一个5行一列的矩阵，后接x矩阵 Y=[3.95,5.23,7.6,9.48,11.89]'; [b,bint,r,rint,st
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2019-03-15 20:11:00
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1. 正规方程前面几篇文章里面我们介绍了求解线性回归模型第一个算法 梯度下降算法，梯度下降算法最核心的是找到一个学习速率α，通过不断的迭代最终找到θ0 ... θn, 使得J(θ)值最小。今天我们要介绍一个解决线性回归模型新的算法 正规方程 对于函数f(x) = ax^2 + bx + c 而言，要求其最小值，是对其求导数并且设置导数值为0.我们知道，多维特征变量的线
1. 注意事项 一元线性回归模型对异常值比较敏感，应考虑在生成方程前对数据进行预处理。 2. MATLAB中的相关函数 直接使用regress函数或polyfit函数都可直接获得表示预测变量与响应变量线性关系的方程的系数2.1 regress函数函数说明：多元线性回归函数常用方式： [b,bint,r,rint,status] = regress(Y,X,alpha);等式右边：Y
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2024-03-11 21:36:02
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1、求回归直线方程的三种方法在求具有线性相关关系的两个变量之间的回归方程时，由于所给两个变量的数据较多并且量大，致使运算量大且繁杂，常常使我们望而生“畏”，望而生“烦”如何尽快的求出回归直线方程呢？下面例析求回归直线方程的几种方法，以供参考例：测得某地10对父子身高(单位：英寸)如下：父亲身高() 60 62 64 65 66 67 68 70 72 74儿子身高() 636 652 66 655
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2024-03-03 10:16:38
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1. 学习时间2020.11.01 到 2020.11.022. 学习内容参考《概率论与数理统计教程》 第四版 （沈恒范） chapter 9.1、chapter 9.2最小二乘法线性回归方程Python 编写线性回归方程3. 学习产出3.1 正态分布为什么正态分布中心极限定理说，在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布，误差的分布就应该是正态分布参考： htt
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2024-08-14 20:16:06
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# Python实现多元非线性回归方程拟合
在数据分析和机器学习中，回归分析是一种常见的技术，用于建立变量之间的关系。非线性回归是回归分析的一种形式，其中因变量和自变量之间的关系不是线性的。Python提供了丰富的库和工具，可以很容易地实现多元非线性回归方程的拟合。
## 如何拟合多元非线性回归方程
拟合多元非线性回归方程的一种常见方法是使用最小二乘法。最小二乘法是一种通过最小化实际值和预测
原创
2024-06-23 04:28:33
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作者：石川，量信创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；精通各种概率模型和统计方法，擅长不确定性随机系统的建模及优化。摘要：金融数据的信噪比很低，使得过拟合成为回测中的必然。本文介绍一个量化分析框架，它可以计算回测中过拟合的概率，有助于评价量化策略的有效性。1、引言：武当山上，殷素素在张翠山自刎后也随即自杀，临死前嘱咐儿子张无忌“千万不要相信漂亮的女人。越是漂亮的女人，越会骗人。”在量化
