线性回归模型是最常用的统计回归分析技术之一。它试图根据一组自变量的线性组合来预测一个连续响应变量（即因变量）。该模型的基本形式为一个等式：y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βnxn + ε其中，y是因变量，xi是自变量（i=1,2,…,n），βj是回归系数（j=0,1,2,…,n），ε是误差项或随机扰动项。线性回归的目标是估计这些回归系数，以使得预测值与实际观测值之间的差异尽可
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2024-07-12 17:35:17
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@目录线性回归练习母子身高线性回归分析线性回归分析线性回归方法的有效性判别安装python3.6/3.7、Anaconda 和 jupyter、spyder软件，对鸢尾花Iris数据集进行SVM线性分类练习安装Anaconda 和jupyter、spyderSVM数据分析线性回归练习练习要求：
（创建父母子女身高数据集）选取父子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等
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2024-06-27 10:52:51
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逻辑回归和极大似然估计是统计学和机器学习中重要的概念，它们之间有着密切的关系。在本文中，我们将探讨逻辑回归和极大似然估计之间的关系，以及它们在实际应用中的作用。逻辑回归逻辑回归是一种常用的监督学习模型，通常用于处理分类问题。与线性回归不同，逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的概率值，用来表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归模型的参数可以通过最大化似然函数来进行估计，这就引出了与极大似然估计的关系。
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2024-10-11 09:10:06
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文章目录线性回归学习目标2.1 线性回归简介学习目标1 线性回归应用场景2 什么是线性回归2.1 定义与公式2.2 线性回归的特征与目标的关系分析3 小结 线性回归学习目标掌握线性回归的实现过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测知道回归算法的评估标准及其公式知道过拟合与欠拟合的原因以及解决方法知道岭回归的原理及与线性回归的不同之处应用Ridge实现回归预测
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2024-04-19 14:53:12
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线性回归模型是一种数学和统计方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。下面是对线性回归模型的详解及其应用场景的说明。一、线性回归模型详解线性回归模型是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其表达形式通常为y = w'x + e，其中y是因变量，x是自变量（可以是一个或多个），w是回归系数，e是误差项，服从均值为0的正态分布。根据自变量的数量
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2024-06-04 10:28:00
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线性回归简介：线性回归目标是提取输入变量和输出变量的关联线性模型。线性回归属于有监督学习，有监督学习的基本架构和框架如下： 1.准备训练数据，可以是文本数据、图像数据和音频数据 2.然后抽取所需要的特征形成特征向量。 3.把这些特征向量已经对应的目标一起导入机器学习算法模型中，训练出一个预测模型。 4.采用同样的特征抽取方法作用与新数据，得到用于测试的特征向量。 5.最后使用预测模型对这些待测试的
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2024-03-27 10:31:04
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一元线性回归：梯度下降法一元线性回归是线性回归的最简单的一种，即只有一个特征变量。首先是梯度下降法，这是比较经典的求法。一元线性回归通俗易懂地说，就是一元一次方程。只不过这里的斜率和截距要通过最小二乘和梯度下降法不断迭代找到最优解。我们先来看看运用到的代价函数：最小二乘法。 这其实和高中学的最小二乘法一模一样，不过值得注意的是，这里的2其实是可以消去的，这对结果的影响不大，之所以保留是因为，方便与
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2024-01-05 22:09:16
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一、概念要明白什么是线性回归算法，首先要明白什么是线性，什么是非线性、什么是回归。线性：指两个变量之间的关系是一次函数的关系——即图像为直线非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。即多次测量
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2024-02-20 13:53:48
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git 更新本地仓库1.查看远程仓库git remote -v2.从远程获取最新版本到本地git fetch origin master:temp3.比较本地的仓库与远程仓库的区别git d
原创
2022-05-30 19:29:28
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这学期打算把机器学习和深度学习什么是回归算法回归算法是一种有监督算法（有一个x和y的对应关系）回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立“解释”变量(自变量X)和观 测值(因变量Y)之间的关系；从机器学习的角度来讲，用于构建一个算法模型(函 数)来做属性(X)与标签(Y)之间的映射关系，在算法的学习过程中，试图寻找一个 函数 使得参数之间的关系拟合性最好。回归算法中算法(函数)的最终结果是一个
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2024-04-22 19:29:54
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在机器学习和统计领域，线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着，人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。例如，下列2个模型都是线性回归模型，即便右图中的线看起来并不像直线。若对此表示惊讶，那么本文值得你读一读。本文试图解释对线性回归模型的线性假设，以及此类线性假设的重要性。回答上述问题，需要了解以下两个简单例子中线性回归逐步运行的方式。例1：最简单的模型从最简单的例子开始。给定3对（x，y）训练
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2024-06-18 13:25:46
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一、简介BeanFactoryPostProcessor接口与 BeanPostProcessor接口类似,可以对bean的定义(配置元数据)进行处理；也就是spring ioc运行BeanFactoryPostProcessor在容器实例化任何其他的bean之前读取配置元数据,并有可能修改它；如果业务需要，可以配置多个BeanFactoryPostProcessor的实现类，通过"order"控
一、spark ml介绍spark ml对机器学习算法的api进行了标准化，使将多个算法合并到一个管道或工作流变得更容易。为了更清楚了解，从以下及几个方面展开说明。DataFrame:这个ML API使用Spark SQL的DataFrame作为ML数据集，它可以容纳各种数据类型。例如，DataFrame可能有不同的列存储文本、特征向量、真实标签和预测。Transformer: Transform
回归分析就是利用样本(已知数据)，产生拟合方程，从而(对未知数据)进行预测回归算法(模型):用平均值，期望，方差，标准差进行预测估计回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通过指数来进行判断即可，线性就是每个变量的指数都是1(一次方)，为直线形态，而非线性就是至少有一个变量的指数不是1(二次方或多次方)，为曲线形态。一元线
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2023-11-29 15:26:18
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1.基本概念线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析， 来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回 归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单 回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。2.用途线性回归有很多实
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2024-04-24 06:41:01
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关于RxJava Retrofit很多篇文章都有详细的说明，在这里我想分享一个具体的使用案例，在我的开源项目 就看天气 里的实际应用。也希望跟大家探讨如何优雅的使用。准备项目中用到的依赖：compile 'io.reactivex:rxjava:1.1.0'compile 'io.reactivex:rxandroid:1.1.0'compile 'com.google.code.
原创
2021-12-15 17:38:04
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简介将zookeeper看作一个服务，为了服务的高可靠，这个服务也是集群组成的，少数(少于n+1)机器挂掉可以通过选举产生一个leader，不会影响这个服务可用性主要应用场景:配置文件管理集群中配置文件的更新和同步是很频繁的，传统的配置文件分发都是需要把配置文件数据分发到每台worker上，然后进行worker的reload，这种方式是最笨的方式，结构很难维护，因为如果集群当中有可能很多种应用的配
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2024-03-31 09:23:00
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预测型数据分析：线性回归回归：预测数值型变量 分类：预测样本所属类别 聚类：在未知样本类别的情况下，根据样本之间的相似性把样本分成不同的类别适用：用于股价、房价、空气质量等数值型变量的预测 数学模型：分析两组变量之间的关系 x：自变量（Independent variable） y：应变量（Dependent variable） 如图是一个线性回归的示意图通过x来预测y，函数：f(x) = y，例
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2024-03-29 09:13:06
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线性回归是什么？线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。适用场景？趋势线：价格预测 流行病学：预测疫情发展原理：线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。优缺点：优点
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2024-01-01 11:11:10
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在学习机器学习的过程中，结合数学推导和手写实现，可以加深对相关算法的认识。本部分教程将基于python实现机器学习的常用算法，来加强对算法的理解以及coding能力，仅供学习交流使用，请勿随意转载。本篇内容从最基础的线性回归模型开始，全文分为三个部分：数学推导python实现线性回归优缺点分析一、线性回归的数学推导 在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程
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2024-08-11 16:03:17
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