机器学习算法基础一、线性回归的原理 1.线性回归的一般形式： 有数据集,其中,其中n表示变量的数量，d表示每个变量的维度。 可以用以下函数来描述y和x之间的关系：如何来确定?的值，使得?(?) 尽可能接近y的值呢？均方误差是回归中常用的性能度量，即： 我们可以选择?，试图让均方误差最小化： 极大似然估计（概率角度的诠释） 下面我们用极大似然估计，来解释为什么要用均方误差作为性能度量： 我们可以把目
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2024-08-01 08:13:17
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一、机器学习是什么 机器学习是人类用数学的语言通过大量的数据训练"教会"计算机做出一系列的行为。二、机器学习的主要算法 ①线性回归算法 衍生的：正则化 ②逻辑回归算法 ③KNN算法 衍生的KD-tree三、算法介绍 ①线性回归算法 运用线性模型y=ax+b，去拟合数据集，进行数据集的预测。在算法中，X为特征向量，即y的影响因素，w与b为可调整的模型参数。为了方便
1. 总体与样本0x1：数理统计中为什么要引入总体和个体这个概念概率论与数理统计中，一个很重要的研究对象就是总体的概率分布，理论上说，我们希望获得被研究对象的总体样本，基于这份总体样本进一步研究其概率分布，但是遗憾地是，几乎在100%的情况下，我们都不可能获得真正的总体，我们只能获取有限的样本量（例如自然生物里的统计问题），有时候甚至还是非常少的小样本集（例如宇宙星体观测结果），如何有效、准确、误
一、线性回归在回归分析中，一个自变量和一个因变量的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归分析。当自变量大于一个的时候，称为多元线性回归。以房价-住宅面积为例。 每组数据（住宅面积，房价）可以在坐标轴中用点表示 （1）目标方程：我们希望模型拟合fits出一条直线 y=ax+b，以此表示住宅面积和房价之间的关系。（2）衡量指标：当二维坐标系上分布的点离直线的距离之和越小（大多数
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2024-05-29 02:02:29
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目录多维特征多元的梯度下降法特征和多项式回归正规方程 多维特征 n：特征量（维度） m：样本数量 x(i)：第 i 个样本 x(i)j：第 i 个样本的第 j 维度 多元线性回归：多元的梯度下降法将多元假设用于梯度下降算法中：特征缩放 优点：使特征值相近，更快速的收敛 通常将特征的取值约束到 -1 到 1 的范围内，不能太大或者太小均值归一化： ui = 样本中 第 i 维度中所有值之和的平均值
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2024-04-04 11:08:28
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【多元统计方法关键概念和术语介绍】（上） 【多元统计方法关键概念和术语介绍】（上）《Key concepts and terms in Multivariate Statistical Methods》by Baiju NT 这是一篇关于多元统计方法关键概念和术语介绍的文章。我们把一些概念放在一起，尤其是对于刚进入到统计领域的新人，我们希望对你们有所用处。你可以在w
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2024-05-13 17:09:19
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关于被试内设计的自由度，被试间设计的自由度，及混合设计的自由度，可以看博文，， 讲的非常详细。我只想做几点补充。 首先， 这里的被试数应该是指的，在被试间因素中，每个水平的被试数（如果每个水平，被试数相等），而不是指的总的被试数，只有这样，才能解释通，总体的自由度为，abn-1. 其次：问题的来源：既然因素b 为被试内因素，那么为什么被试内的
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2024-06-14 10:36:04
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模型自由度：的情况下，如果如果给一个线性拟合，其中是个矩阵（线性变换），那么我们有下面的证明：而恰恰就是我们在线性模型里面定义的模型自由度。于是有右面刻画了模型预测值和观测值之间的相关性，这样自由度的意义就很明确了：自由度度量了模型预测值与样本观测之间的相关性，反映了模型拟合观测数据的强度。需要指出的是，线性模型不光只有线性回归一种，岭回归，样条拟合等等都是线性模型。当采用非线性拟合的时候，就不再
首先，你先不要想统计的知识，我们讲一个平时生活里的例子，比如你是一个非常喜欢鞋子的人，你每个礼拜每一天都想穿上不一样的鞋子，比如周一穿高跟鞋，周二穿运动鞋，等等。 但是你只有7双鞋，所以，在礼拜一的时候，你可以在7双鞋子里随便挑一双穿，到了礼拜二，你可以在剩下的6双里面挑一双穿，到了礼拜六，只剩下2 ...
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2021-10-13 16:43:00
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浅析机器学习中的自由度 自由度是统计和工程学的重要概念，它通常用于总结在人们在计算样本统计或统计假设检验统计量时所使用的数据量。在机器学习中，自由度可以指模型中的参数数量，例如线性回归模型中的系数数量或深度学习神经网络中的权重数量。 其中值得关注的地方在于，如果机器学习模型中存在过多的自由度（即模型参数），那么这个模型将会过拟合训练集，这是统计学上的普遍认识。可以通过使用正则化技术来克服这
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2024-07-07 15:01:36
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机构自由度的计算是机构的结构分析的重要内容。任何一个机构设计好以后，需要做的第一件事情就是计算机构的自由度。 公式本身简单，只需要数出活动构件的数目n，低副的数目pl，高副的数目ph,则自由度就很容易计算了。  
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2024-07-23 10:42:58
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数据来源：百度知道 pijon 2018.11.06 https://zhidao.baidu.com/question/269807637063276525.html 百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E8%87%AA%E7%94%B1%E5%BA%A6/13237415 知乎：黄豆豆 自由度的概念是从解析几何中导出的：在一根轴上确定一个点的位置需要一个坐标，
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2023-08-30 22:41:39
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In many scientific fields, the degrees of freedom of a system is the number of parameters of the system that may vary independently.
在很多科学领域，自由度指的是，一个系统中可以独立变化的参数的个数。
1. 函数
所谓的一元函数 y=f(x)，二
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2016-11-12 19:04:00
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In many scientific fields, the degrees of freedom of a system is the number of parameters of the system that may vary independently.
在很多科学领域，自由度指的是，一个系统中可以独立变化的参数的个数。
1. 函数
所谓的一元函数 y=f(x)，二
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2016-11-12 19:04:00
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不记得第几次看见样本方差的公式，突然好奇为什么要除以n-1而不是n呢？看见一篇文章从定义上和无偏估计推导上讲的很清楚，书上看见从自由度上作的解释，在此记录一下。 自由度 自由度是统计学中一个经常见到的重要概念。指计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。 对于样本方差来说，自由度为n-1。\(S^2\)的表达式中\(\sum_{i=1}^n(x_i-\overline x)^2\)为n个
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2024-07-16 17:39:38
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目录1. 频响函数2. 频响函数与模态参数之间的关系2.1 频响函数的任意一行2.2 频响函数的一列3. 频响函数的图像3.1 幅频曲线与相频曲线3.2 实频曲线与虚频曲线3.3 频响函数向量的矢端轨迹图4. 频响函数的留数表示法5. 模态试验准备及试验设计5.1 试件支撑状态5.2 测点以及测量方法的选取5.3 测试系统的选择5.4 激振设备的选取5.5 激振器的支撑6. 模态试验常用的激励方
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2023-10-16 09:38:20
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自由度R语言提供了一种强大的统计分析工具，结合了灵活的数据处理能力和丰富的可视化选项。无论是进行简单的数据探索还是复杂的统计建模，这个工具都能够满足用户的需要。现在，我将详细记录如何解决与自主R语言相关的问题，分为以下几个部分：环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们正在使用的技术栈是兼容的。以下是我整理的技术栈兼容性四象限图
文章目录5 Logistic Regression5.1 Function Set5.2 Goodness of a Function5.3 Find the beat function5.4 局限性6 逻辑回归和线性回归对比7 逻辑回归和高斯函数8 多分类问题案例 5 Logistic Regression我们前面学习了，如何借助Gaussian对数据的分类。 Logistic Regress
# Python t自由度实现流程
## 1. 简介
在介绍实现 Python t自由度之前，我们先来了解一下什么是t自由度。在统计学中，t自由度是用来确定t分布的形状和特征的一个参数。它是根据样本量和样本方差来计算的。在Python中，我们可以使用`scipy`库的`t`函数来计算t自由度。
## 2. 步骤
下面是实现Python t自由度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-11-16 18:13:31
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毕业设计做了六轴机器人相关的课题，做完之后学到很多，在这里分享一下。本篇首先对六轴机器人及其研究内容进行简单的介绍。 本篇目录一、六轴机器人简介二、六轴机器人主要研究内容1. 运动学分析1.1 正运动学问题1.2 逆运动学问题2. 运动规划2.1 三个概念2.2 路径规划2.3 轨迹规划三、小结 一、六轴机器人简介六轴机器人中的六轴指个六自由度，由关节和连杆组成。常见的六轴机器人为串联型旋转关节机
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2023-10-20 13:55:12
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