文章目录单变量线性回归基本原理的python实现1大环境准备2jupyter工作路径的更改3单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降+拟合2.4.3实际调用并拟合线性回归参考文章 单变量线性回归基本原理的python实现1、看了吴恩达机器学习课程关于线性回归的讲述，这个文章是对应该课程的线性回归练习2、代码是看了网上有人分享
Ⅰ.调用excel加载项Ⅱ.实现多元回归方程求解Ⅲ.结果展示Ⅳ.结果分析Intercept表示截距(这里特指函数图形与Y轴交点到原点的距离)，即多元回归方程的常数项，值为522.81112；X Variable 1表示自变量x1，参数估计值为0.6474627，即多元回归方程的变量x1前面的系数；X Variable 2表示自变量x2，参数估计值为0.6369878，即多元回归方程的变量x2前面的
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2024-02-11 07:30:16
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一，多维特征 目前为止，我们探讨了单变量
/
特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(?
1
, ?
1
, . . . , ?
?
)
。 上标T代表矩阵的转置二，多变量梯度下降：与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价 函数是
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2024-08-25 11:24:03
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文章目录
Lecture 8 虚拟变量回归
8.1 虚拟解释变量
虚拟变量定义
虚拟解释变量的回归
加法类型
乘法类型
虚拟解释变量综合应用
8.2 虚拟被解释变量模型（二项选择模型/离散选择模型DCM）
线性概率模型（LPM）
Logit和Probit模型
基本结构
Logit Model
Probit Model
模型
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2023-06-20 23:58:24
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一、理论介绍虚拟变量（dummy variable）也叫哑变量，是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式。如果多分类变量有k个类别，则可以转化为k-1个二分变量。需要有一个参照的类别。在非线性关系的模型中，特别重要。在模型分析时，虚拟变量都是同进同出，要么都在模型中，要么都不在模型中，不能只保留一个。二、函数介绍pandas 中可以利用 get_dummies() 函数进行哑变量编码。使用语法：
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2023-06-19 16:35:16
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1.回归分析概述相关分析是研究两个或两个以上的变量之间相关程度及大小的一种统计方法回归分析是寻找存在相关关系的变量间的数学表达式，并进行统计推断的一种统计方法在对回归分析进行分类时，主要有两种分类方式：根据变量的数目，可以分类一元回归、多元回归根据自变量与因变量的表现形式，分为线性与非线性所以，回归分析包括四个方向：一元线性回归分析、多元线性回归分析、一元非线性回归分析、多元非线性回归分析。回归分
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2023-11-04 06:36:42
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前言构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。原理趣析至于虚拟变量的官方解释和值得参考的论文集和虚拟变量的深度应用及拓展。因为虚拟变量的原理其实非常简单，所以如
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2023-08-11 13:26:03
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1. 问题在实证分析中，我们经常需要在模型中加入行业虚拟变量、年度虚拟变量等，以便控制不可观测的行业个体效应或年度个体效应。然而，在正式报告结果时，我们无需报告这些虚拟变量的系数，否则结果表格会变得非常冗长。简言之，在估计模型时，我们需要加入这些虚拟变量，而在最终呈现结果时，只在表格中进行标注，说明我们已经控制了这些虚拟变量，而受限于篇幅，没有呈现这些变量的估计系数。2. 解决方法 1事实上，S
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2023-08-23 19:55:53
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上一节中讲的是单个变量的处理方法，那多变量问题要怎么办呢？ （X上标（2）是一个索引，代表着第二个训练集样本，此处指的是表格中的第二行。） 梯度运算的使用技巧1：特征缩放（feature scaling） 数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的
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2024-06-06 22:49:30
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6.1 the linear model 简单线性回归 最简单回归模型是预测变量y和单一预测因子x存在线性关系 Beta0和beta1分别表示截距和斜率。Beta0表示当x=0时，预测值y；beta1表示平均预测变化y是由于x增加1个单位引起的。 在这里，除非强制要求回归线穿过‘原点’，否则它应该始终包含在截距，即使当x=0时，截距与y的关系似乎不make sense。多重线性回归（multipl
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2023-09-06 23:00:57
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【操作系统是如何工作的】 教学内容重要部分整理总结1.三个法宝：存储程序计算机、函数调用堆栈、中断机制。存储程序计算机工作模型，计算机系统最最基础性的逻辑结构。函数调用堆栈，高级语言得以运行的基础，只有机器语言和汇编语言的时候堆栈机制对于计算机来说并不那么重要，但有了高级语言及函数，堆栈成为了计算机的基础功能。（函数参数传递机制和局部变量存储）中断，多
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2024-08-06 11:28:10
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前言 构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。 原理趣析 至于虚拟变量的官方解释和值得参考的短小精悍的论文集和虚拟变量的深
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2023-08-17 16:26:52
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1. Replace 直接替换例如根据学生测验成绩(0-100分)划分为A(>90)B(80-90)C(70-80)D(<70)四个阶段.2.map()替换类似replace()，没有指定全部映射关系会出现NaN3.LabelEncoding标签编码作用是为变量的n个唯一取值分配一个[0,n-1]之间的编码，将该变量转化成连续的数值型变量。LabelEncoding根据原各唯一取值的先
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2024-03-18 19:23:33
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数学名词离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算
对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据
例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元），
分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数：
pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。你可以将其看作一组表
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2024-06-02 18:18:35
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模型：多元线性回归，稳健回归，偏最小二乘回归，岭回归，lasso回归，弹性网语言：R语言参考书：应用预测建模 Applied Predictive Modeling (2013) by Max Kuhn and Kjell Johnson，林荟等译本案例中的一些模型概念与数据分析思路不做详细解释，因为在之前的博文中已经写过了，是类似的，可以参考同章节的博文。案例： 导入数据 #
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2024-07-29 08:46:55
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工具软件SPSS全世界最早开发的统计分析软件，操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。2009年被IBM公司收购。SQL ServerSQLServer是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨平台使用。TableauTableau Server则是完全面向企业的商业智能应用平台，基于企业服务器和web网页，用户使用浏览器进行分析和
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2024-07-01 08:15:53
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参考资料：生物统计学 两个具有因果关系的协变量如果呈直线关系，可以用直线回归模型来分析两个变量的关系。直线回归（linear regression）是回归分析中最简单的类型，建立直线回归方程并经检验证明两个变量存在直线回归关系时，可以用自变量的变化预测因变量的变化。1、回归方程的建立（1）数学模型 &nb
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2024-10-09 11:23:47
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这一章笔记围绕虚拟变量问题展开，主要介绍虚拟变量的引入形式和分析方法，重点介绍双重差分模型的应用方法。
目录虚拟变量与双重差分虚拟变量的模型设定虚拟变量的回归分析虚拟变量的综合应用结构变化分析交互效应分析双重差分模型双重差分模型的优点虚拟变量与双重差分虚拟变量的模型设定首先我们先对解释变量中的定性因素和定量因素作以下阐述：定量因素：可直接测度、数值性的因
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2024-05-08 21:21:55
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在之前的博客中，描述过单变量线性回归(Linear Regression with One Variables)的模型，这次来分享一下多变量线性回归模型(Linear Regression with Multiple Variables)。我们还是使用之前的问题，对房价的预测。这一次增加更多的特征，例如房子的楼层数、卧室数量等，这样就构成了一个含有多个变量的模型，模型中的特征我们标记为（X1,X2
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2024-01-02 22:05:56
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单变量线性回归思路代码 题目：您将使用一个变量实现线性回归来预测食品车的利润。假设你是一家特许经营餐厅的首席执行官，并且正在考虑在不同的城市开设一家新的门店。该连锁店已经在各个城市都有了卡车，你也有了来自城市的利润和人口数据。您希望使用这些数据来帮助您选择下一个要扩展到哪个城市。 思路①已知单变量线性回归的假设函数为： ②为了衡量该函数的好坏，我们会引进一个代价函数，来评估函数的预测与真实值之间
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2024-04-26 05:56:34
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