衡量线性回归法的指标：MSE, RMSE和MAE举个栗子：对于简单线性回归，目标是找到a,b 使得尽可能小其实相当于是对训练数据集而言的，即当我们找到a，b后，对于测试数据集而言，理所当然，其衡量标准可以是但问题是，这个衡量标准和m相关。（当10000个样本误差累积是100，而1000个样本误差累积却达到了80，虽然80<100，但我们却不能说第二个模型优于第一个）改进==> 对式子除
呵呵，上面的题目是不是太长了，不过这句话正好反映了我这次文章的一些观点，文章是我自己总结的，我在软件设计是刚刚入道，水平很低，希望大家多多提建议。当然，希望借此向朋友们多多学习。我们都知道MVC三层结构，其中的M（model）代表模型。模型封装了用户数据和处理数据的业务逻辑，体现了应用程序的当前状态，而且可以将用户数据状态的变化提供给多个显示该数据的视图共用。我看到了模型是多么的重要，那么模型是整
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2024-07-23 11:28:39
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论文概要LIMELIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)：一种新颖的解释技术，通过在预测周围局部学习一个可解释模型，以一种可解释的和可信赖的方法来解释任何分类器的预测。主要贡献总结如下：LIME：一种通过用可解释性模型对预测进行局部近似，以一种可信赖的方式对于任何分类器或回归器预测进行解释的算法。SP-LIME：该方法通过子模块优
1、自回归语言模型 在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO是做了两个方向（从左到右以及
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2024-02-23 17:33:13
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问题背景假设有这样的一个需求：判断某一朵花是不是鸢尾花。我们知道不同品种的花，其长得是不一样，所以我们可以通过花的若干外观特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度等）来表示这一朵花。 基于这个思路，我们采集N朵花并对其标注，得到以下的数据集。 考虑最简单的一种情形，Y(是否为鸢尾花)，与特征X线性相关，W定义为相关系数，即模型F可以用下面公式表述：化简写成向量化形式：，也就是线性回归，现在问题
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2024-09-26 08:44:33
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P-中值模型是指在一个给定数量和位置的需求集合和一个候选设施位置的集合下，分别为 p 个设施找到合适的位置，并指派每个需求点到一个特定的设施，使之达到在工厂和需求点之间的运输费用最低。P-中值模型一般适用于在工厂或者仓库的选址问题，例如要求在它们和零售商或者顾客之间的费用最少。数学定义当然，P-中值模型也可以通过精确的数学语言进行描述，要求准确的表达问题的约束条件、目标以及合理的变量定义。目标函数
展开全部我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333332643336例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。X变量：教育年限Y变量：儿女数目各个系数的含义：左上列：Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型
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2024-01-19 22:34:32
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作者：Tarun Guptadeephub翻译组：孟翔杰 在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的(批量)线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。 我们将使用此公式计算梯度。 在此，x(i)向量是一个点，其中N是数据集的大小。 n(eta)是我们的学习率。 y(i)向量是目
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2024-06-06 11:22:17
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本文结构：时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ 时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如
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2024-09-09 09:44:32
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Python 中的机器学习简介：简单线性回归 一、说明 简单线性回归为机器学习提供了优雅的介绍。它可用于标识自变量和因变量之间的关系。使用梯度下降，可以训练基本模型以拟合一组点以供未来预测。 二、技术背景 &nbs
最基本的线性模型-线性回归线性回归，也称之为最小二乘法(OLS)，是在回归分析中最简单也是最经典的线性模型。它的基本原理是：找到当训练数据集中y的预测值和其真实值的平方差最小的时候，所对应的w值和b值。 下面是用线性回归来测试一下：from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.linear_model import Linea
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2024-04-25 17:18:17
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在之前已介绍了线性回归的模型算法，那么有了模型之后，如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢？而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装，方便他人使用呢？这需要具备回归模型的评估与封装的知识。目录回归模型的评估指标代码实践模型的保存和加载 代码实践模型的封装回归模型的评估指标如何去判断一个线性回归模型的好与坏，有个指标是看模型的拟合度，拟合度越高就代表模型的误差越小，也就代表着做预测时
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2024-04-02 07:22:46
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逻辑回归模型是一个非常经典的算法，其中包含非常多的细节。本文就是总结下我眼中的逻辑回归模型，方便以后有更多的认识后继续修正。一、模型简介Logistic Regression（简称LR）虽然被称为回归，但其实是分类模型，并常用于二分类。LR由于其简单、可并行化、可解释性强深受工业界喜爱，尤其是金融领域。LR模型的本质是：假设数据集服从这个分布，然后用极大似然估计做参数的估计。1.1 Logisti
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2024-10-22 08:02:21
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岭回归岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归一个简单的例子from sklearn.linear_model import Ridge
clf = R
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2024-03-29 13:56:42
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主要内容数据向量化处理特征放缩上采样和下采样重采样和交叉验证模型验证python 代码实现1. 数据向量化处理对于给定的m个样本，假设最终的拟合函数是
为拟合的权重系数，则有
损失函数改写为矩阵形式 由于 , 可以得出 有公式以得到损失函数的向量表达式 2. 特征放缩在实际中，我
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2024-07-26 16:43:19
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环境 spark-1.6 python3.5一、有无截距对于逻辑回归分类，就是找到z那条直线，不通过原点有截距的直线与通过原点的直线相比，有截距更能将数据分类的彻底。 package com.bjsxt.lr
import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS}
import org.apach
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2024-06-12 21:31:23
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选择根节点当树的高度越大的时候，说明划分的效果越细致，切分的节点越多，导致一直切分，学到一些噪声点，树太高的原因是切的节点太多了。所以可能发生过拟合的现象。1 如何选择根节点：分别以4个节点为根节点，计算熵值。先计算熵，然后各自的熵值乘以概率，最后在求和计算熵值之和。然后在和最初的熵值0.940比较。2 熵值下降了，分类越纯，分类效果越明显。 3 信息增益就是衡量分类效果的一
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2024-03-24 16:29:17
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掌握基本的回归模型使用sklearn构建完整的机器学习项目流程一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确任务类型：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。使用sklearn构建完整的回归项目1.首先任务类型已指定：回归任务。 2.收集数据集并选择合适的特征： 3.选择度量模型性能的指标：MSE均方误差：mean
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2024-06-05 06:09:13
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数据模型的要求 1.要直观的模拟真实世界 2.容易被人理解 3.便于计算实现一、低质量建模 Steve Hoberman的《Data Model Scorecard》一书中详细罗列了低质量建模的十宗罪 1. 没有准确的捕获到需求这个属于数据建模最大的问题。通常由于需求调研不完备，需求理解不充分，项目前期缺乏足够的沟通，以及数据调研准备不
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2024-08-13 14:01:12
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作者：Kumud Lakara先放下 Scikit-learn，我们来看一看真正的技术。对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然，在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。另一方面，Python 已成为数据科学
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2024-07-24 21:32:26
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