线性回归之误差分析首先回顾下上一节得到的曲线长这样： 图来源于李宏毅大神~error主要来源于两方面： bias：标准差 variance：方差简单的来理解一下bias（标准差）及variance（方差）比如：“预测宝可梦进化后的战斗力的例子”我们知道一定存在一个最佳的数学模型来预测新的“宝可梦”进化后战斗力，记为（这也是我们辛辛苦苦想找的）但是，我们每次实验结果得到最好的模型并非就是，我们记为那
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2024-04-26 22:38:15
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R语言的再复习之路 1.OLS回归1.1 用lm()拟合回归模型格式myfit <- lm(Y ~ X1 + X2 + ... + Xk, data)符号用途~分隔符号，左边为相应变量，右边为解释变量。例如Y ~ X + Z + W+分隔预测变量:表示预测变量的交互项。例如Y ~ X + Z + X:Z*表示所有可能交互项的简洁方式。Y ~ X * Z * W即为Y
1 标准误1.1 定义标准误（Standard Error）是用来衡量统计样本估计量（如均值、回归系数等）与总体参数之间的差异的一种统计量。标准误衡量了样本估计量的变异程度，提供了对总体参数的估计的不确定性的度量。标准误越小，表示样本估计量与总体参数的估计越接近，估计越稳定。1.2 计算公式2 聚类稳健标准误聚类稳健标准误的计算方法通常涉及到对观察数据进行分组，然后在每个组内计算残差平方，并最终将
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2024-07-01 21:27:17
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线性回归是预测连续值的一种模型，是机器学习最基础的模型之一。可以看作是单层的神经网络。1.线性回归模型：Y=XW+b X,W,Y均为张量2.损失函数：求解真实值和预测值之间的误差，在预测连续值时，我们常使用的损失函数公式为均方误差(平均平方误差)，公式如下： 我们训练模型的目的就是找出使损失函数值最小的权重参数W和偏置参数b。参数迭代：求解各个参数的梯度(反向传播)，通过梯度
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2024-09-03 06:51:33
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一、是什么？1. 归一化 是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。线性模型做数据预处理的关键步骤，比如LR，非线性的就不用归一化了。 归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。缺点：这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的
作者： 谢雁翔 (南开大学)目录1.简介2. R 的安装下载及 Rcall 命令的安装2.1 R 的安装下载2.2 Rcall 命令的安装3. Rcall 命令及 R 语言初识3.1 Rcall 命令基本语法3.2 R 语言基本的数据类型3.3 R 语言基本的数据结构4. Stata实例4.1 Stata 与 R 语言的数据转换4.2 在 Stata 中运行 R4.3 拓展：在 R 中运行St
# 在R语言中实现线性回归标准误的步骤
线性回归是一种统计方法，用来建模变量之间的关系。在R语言中，我们可以轻松实现线性回归并计算标准误。本文将逐步带领您完成这一过程，包括代码示例及其注释。以下是实现流程的概览：
| 步骤 | 动作 | 说明 |
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一、简介混淆矩阵（Confuse Matrix）准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1-ScoreROCAUCP-R曲线（Precision-Recall Curve）多分类sklearn分类评价指标的实现二、混淆矩阵TP（True Positives）：实际为正例，预测为正例，预测对了。FN（False Negatives）：实际为正例，预测为负例，预测
如果你的训练集有超过百万个特征，你会选择什么线性回归训练算法？ 答： 随机梯度下降或者小批量梯度下降。在内存允许时，还可以使用批量梯度下降。但是由于计算复杂度随特征数量的增加而快速提升（比二次方还高），因此不能使用标准方程。如果你的训练集里特征的数值大小迥异，什么算法可能会受到影响？受影响程度如何？你应该怎么做？ 答：成本函数将呈现细长的碗状，导致梯度下降需要很长时间才能收敛。可以通过对数据进行缩
Stata进阶2在一般的模型中，被解释变量的取值是连续的，如果解释变量是离散的（比如，虚拟变量），则不会影响回归。但有时被解释变量是离散的，而非连续的。那么就要选择相应的离散选择模型进行分析。一、二值选择模型1.线性概率模型、logit与probit模型直接以案例进行讲解，以数据集womenwk.dta为例，估计决定美国妇女就业与否的二值选择模型。该数据集包括以下变量：work(是否就业)，age
# Python线性回归模型标准误
线性回归是统计学中一种常见的建模方法，用于探究自变量与因变量之间的线性关系。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来构建线性回归模型，并计算模型的标准误。标准误是用来衡量估计值的不确定性的指标，它表示估计值与真实值之间的差异。
## 线性回归模型示例
首先，我们先来看一个简单的线性回归模型示例。假设我们有一个数据集，包含了自变量`X`和
原创
2024-06-20 03:40:02
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“对发送的内容要保守，对接收的内容要宽松”
这种明智的建议（也称为“稳健性原则”或Postel定律）在所有应用程序之间发送消息的用例中都非常有用。 通常，这些消息具有通过HTTP发送的Json有效负载。 典型的场景包括： 客户端在Json中序列化模型，然后通过HTTP将其发送到服务器。另一方面，服务器获取消息，提取请求的主体（即我们的Json），将其反序列化回模型（可以与客户端模型不同
回归类模型评估指标选择、局限、优势一、 是否预测到了正确的数值1.RSS残差平方和2.均方误差MSE(mean squared error)3.均方根误差RMSE(root mean squared error)4.均方对数误差MSLE(Mean squared logarithmic error)5.绝对均值误差MAE(mean absolute error)6.平均绝对百分比误差MAPE(M
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2024-04-02 12:40:13
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概念线性回归（linear regression）意味着可以把输入项分别乘以一些常量，然后把结果加起来得到输出。这个输出就是我们需要预测的目标值而这些常量就是所谓的回归系数我们把求这些回归系数的过程叫做回归，这个过程是对已知数据点的拟合过程更一般化的解释来自Tom M.Mitchell的《机器学习》：回归的含义是逼近一个实数值的目标函数标准线性回归那应该怎么求回归系数w呢。一个常用的方法是找出使得
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2024-03-21 21:47:38
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最近看文献时，多数实验结果用到方差分析，但选的方法不同，主要有LSD，SNK-q,TukeyHSD法等，从百度广库里找了一篇文章，大概介绍这几种方法，具体公式不列了，软件都可以计算。这几种方法主要用于方差分析后，对均数间进行两两比较。均数间的两两比较根据研究设计的不同分为两种类型 ： 一种常见于探索性研究，在研究设计阶段并不明确哪些组别之间的对比是更为关注的，也不明确哪些组别问的关系已有
本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响。 ①可视化数据集本作业的数据集分成三部分：ⓐ训练集(training set)，样本矩阵(训练集)：X，结果标签(label of result)向量 yⓑ交叉验证集(cross
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2024-08-15 11:06:37
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一、回归指标1.1 均方误差（Mean Squared Error, MSE）MSE 称为均方误差，又被称为 L2 范数损失，该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，公式如下： 为每个样本数据的权重系数，范围 [0,]，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。总而言之，值越小，机器学习网络模型越精确，相反，则越差。优点：MSE会得到一个只有一个全局最小值的
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2024-05-08 11:15:49
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标准差(standard deviation)和标准误差(standard error)什么是标准差(standard deviation)呢？根据国际标准化组织(ISO)的定义：标准差σ是方差σ2的正平方根；而方差是随机变量期望的二次偏差的期望，这个就不用解释了。什么是标准误差(standard error)呢？看了些文献，定义不统一，通常来说有两种定义方式：1、样本容量为的标准误差是样本的标准
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2024-05-13 14:42:33
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最近再做一些多元回归分析方面的分析，但对于得出的回归模型的好坏不知道如何才判断，于是查找了一下相关的教材书籍，找到了张文彤老师写的《SPSS统计分析高级教程》这本书，里面对于回归模型的优劣评价给出来了几点看法，我在此做了摘录分享一下。当供建立回归模型的自变量有p 个时，仅考虑各因素的主效应，可以建立2^P 个模型(包括仅含常数项的模型)。如果来衡量这些模型的好坏?常用有以下几种标准:1.复相关系数
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2024-03-07 14:48:26
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文章目录1. 简介2. 回归评估指标2.1 平均绝对误差（MAE）2.2 均方误差（MSE）2.3 均方根误差（RMSE）2.4 R平方（决定系数）2.5 调整后的R平方2.6 交叉验证的R22.7 回归评估指标 - 结论3 设置3.1 导入库3.2 定义回归指标的函数3.3 数据集特征鳄梨价格波士顿房价3.4 导入数据4. 一些可视化4.1 鳄梨价格4.2 波士顿房价5. 数据预处理5.1 一些
