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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1 在时间序列分析中有两种有用的表示来描述时间序列过程。一种是将过程写成一列不相关的随机变量的线性组合。这个过程叫moving average过程，也叫MA过程。2 Wold（1938年）证明：纯非确定性的平稳过程（即改过程不包含能够由自身过去值进行精确预报的确定性成分）能够表示成下面的式子：3 Zt = μ + at + φ1at-1 + φ2at-2+
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2024-08-25 14:20:06
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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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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
# Java 中的回归方程：理解与实现
回归分析是一种广泛应用于数据分析的统计方法，它旨在通过某种数学模型描述变量之间的关系。在计算机科学中，回归分析常用于机器学习，使我们能够在不确定性中做出更可靠的预测。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Java 实现简单的线性回归方程，并提供代码示例和详细的解释。
## 1. 什么是回归方程
回归方程通常用于表示两个变量之间的关系。例如，假设我们希望
原创
2024-10-13 05:15:51
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什么是归并排序？如果需要排序的数据超过了sort_buffer_size的大小，说明无法在内存中完成排序，就需要写到临时文件中。若排序中产生了临时文件，需要利用归并排序算法保证临时文件中的记录是有序的。归并排序算法是分批将数据放到文件中进行排序，然后逐一按序合并。
简单来说是把在内存中无法直接排序的数据进行分批，每批已排序的结果分别放到文件中。用每个已排序的文件中第一行数据做进行比较，
一、问题由来1、线性回归过拟合(房价预测) 由上图可看， 第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集； 第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据； 中间的模型似乎最合适。2、逻辑回归过拟合(分类问题) 就以多项式理解，x的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。二、L2正则化在事例中看出，由于那些高次项导致了过拟合的产生，所以
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
机器学习-线性回归推导机器学习就是找到目标函数，然后结合优化算法，得到我们的理想参数和训练器，最后进行预测或分类。 注重这个学习的过程，而不是直接求得值，所以优化算法必不可少。1、线性回归方程和转化1.1 线性回归方程性回归的目的：求θ项，然后输入x项，预测输出。 其中，x项是特征值，θ项是具体的权重；θ0是偏置项可以对值进行微调；θ1，θ2两个是核心的元素；1.2 线性回归方程转化因为ML都是进
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2024-04-29 11:26:06
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线性回归(Linear Regression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2、…、Xm的回归为线性回归。简单回归：只有一个自变量的线性回归称为简单回归，如下面示例：X表示某商品的数量
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2024-05-21 12:02:39
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算法篇线性回归线性回归属于有监督学习中的回归算法，只能处理标签是连续数据类型的数据。通过寻找特征和标签之间的关系，生成线性方程，所以线性回归算法只针对线性回归方程。 多元线性回归方程： 假设具有n个特征的样本和标签的关系是线性的，可以将其定义为多元线性回归： 其中，n表示特征数目，因为还有一个回归参数b是没有未知数的所以需要添加一列线性回归系数求解正规方程法均方误差损失函数：正规方程法就是令均方误
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2024-06-22 10:13:46
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各位小伙伴们大家好，今天让我们来聊一聊机器学习中的所需要的数据这个话题，首先，我们先开始想一个问题，为了让机器学习更加的方便消化，我们需不需要对一些数据动一些手脚呢？所以，围绕这个问题，我们今天就来讲一讲特征数值的标准化。也可以说是正常化，规律化正轨化等等。话不多说，让我们马上开始：再说标准化之前，先让我们想一想现实生活当中我们的数据是怎样的，他们很可能来自不同的地方，是被不同的人采集，有着不同的
文章目录1.线性回归2.最小二乘法3.简单的线性（LinearRegression）回归的实现4.多元线性回归 1.线性回归（1） 什么是线性回归？ 答： 线性回归（Linearregression）是利用称为线性回归方程的最小二乘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。（2） 线性回归解决的是什么问题？ 答：解决的是回归问题，例如房价的预测，是把数据x输入线性方程y =
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2024-03-18 10:56:36
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机器学习(一)——线性回归的梯度下降算法和正规方程法线性回归机器学习基本分为有监督学习和无监督学习。有监督学习基本分为回归问题和分类问题。回归问题很简单，就是根据样本预测一个连续数的值，类似于模拟信号的预测吧，结果是0.1还是0.2呀，明天降雨量是500mm还是501mm呀。分类问题自然就是数字信号的预测了，结果是0还是1呀，明天下午还是不下雨呀，这种。回归问题可以用一条线来拟合样本数据，然后把目
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2024-06-19 14:47:07
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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
1、数据来源：无2、时间跨度：无3、区域范围：无4、指标说明：此次分享的是一份交错did的计算代码以及相关计算数据交错指的是对于在一个 (准) 实验研究样本中的个体接受处理时间不一致，而这种情形的存在会对传统的 DID 系数估计和原本直观的处理 (政策) 效果的解释产生影响。已经有不少文献对此进行了讨论 (Borusyak and Jaravel, 2017; Athey and Imb
线性回归回归定义：给出一个点集，构造一个函数来拟合这个点集，并且尽可能的让该点集与拟合函数间的误差最小，如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条三次曲线，则被称为三次多项式回归。回归的目的就是一个回归方程来预测目标值，整个回归的求解过程就是求这个回归方程的回归系数。什么是线性回归？ 线性回归线具有Y = a + bX形式的方程，其中X是解释变量，Y是因变量。直线的斜率为b，a
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2024-03-15 14:53:16
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搭建一个简单线性回归神经网络在用Pytorch搭建线性回归网络之前，我们先看一下什么是线性回归： 通俗来讲，回归分析函数对于我们来讲就是一个黑匣子，在我们抛入一系列值之后，如果得到的是连续值(如天气，房价等)，那么就是回归问题；如果得到的是离散值，则是分类问题。 而线性回归函数就是当我们抛入的值和得到的连续值呈线性关系的函数，其基本形式是y = k*x+b,在我们以往的学习中都是已知k和b的值，通
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2024-03-28 23:21:19
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