我是个菜鸟，十足的菜鸟，所有我需要学习，我从最基础的开始学习，今天终于有空了，把自己学到的总结一下，巩固自己的知识！小弟才疏学浅，写错的地发，希望大家指出来！ 1、变量 声明变量很简单，我想就不用多说了！但是在声明变量的时候需要注意的两点： ①、变量是类或结构中的字段，如果没有显示初始化，创建这些变量的时候，其默认值是0。 ②、方法的局部变量必须在代码中显示初始化，之后才能在语句中试用
转载
2024-06-07 17:25:02
40阅读
# Python多个股票跑回归实现流程
## 1. 简介
在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python进行多个股票回归分析。回归分析是统计学中一种重要的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。在股票市场中，回归分析可以帮助我们找到股票价格与其他变量（如指数、财务数据等）之间的关联性。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 获取股票数据
原创
2023-10-27 05:17:53
189阅读
一，引言 前面讲到的基本都是分类问题，分类问题的目标变量是标称型数据，或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测，最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式，这样，对于给定的输入，利用该公式可以计算出相应的预测输出。这个公式称为回归方程，而求回归方程显然就是求该方程的回归系数，而一旦有了这些回归系数，再给定输入，就可以将这些回归系数乘以输入值，就得到了预测值
转载
2024-04-07 09:26:31
26阅读
接着上一次的一元线性回归往下讲，这篇文章要讲解的多元线性回归。 1、什么是多元线性回归模型？ 当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。 y =y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn 例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper
转载
2023-08-05 21:42:01
163阅读
RNN定义理解RNNRNN激活函数 定义RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络 是一类用于处理序列数据的神经网络。 首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前
转载
2024-03-20 19:38:31
19阅读
来源：赛宝软件评测中心 作者：信息产业部电子第五研究所 李丹 刘杰 摘要：本文描述了软件回归测试的概念和进行回归测试的基本步骤，介绍了可用于回归测试的测试用例库的维护方法，给出了几种可以可保证回归测试效率和有效性的回归测试策略，总结了回归测试时应该注意的一些实际问题。 关键词：回归测试；测试用例；基线测试用例库 Software Regression Testing and It’s Practi
文章目录1. DISTINCT ---> 去重2. limit 与 offset ----> 偏移开始的位置3. 完全限定名4. 排序检索数据4.1 ORDER BY4.2 DESC4.3 ASC5 数据过滤5.1 AND 与 OR5.2 IN 与 NOT6 通配符进行过滤6.1 百分号（%）6.2 下划线（_）7 正则表达式7.1 进行OR匹配7.2 使用 [] 匹配单一字符7.3
转载
2024-10-09 13:32:37
14阅读
变量、对象和引用变量的创建：一个变量（即变量名，如a），当代码第一次给它赋值就创建了它。变量类型：变量没有任何和它关联的类型信息约束。类型的概念存在于对象中，而不是变量名中。变量原本是通用的，只是在一个特点的时间点，简单的引用了一个特定的对象。变量的使用：当变量出现在表达式中，它就会被当前所引用的对象代替。所有变量使用前都应该明确的赋值。变量是一个系统表的元素，指向拥有对象的连接的空间。对象是分配
## R语言线性回归多个自变量的实现
### 1. 总体流程
下面是实现R语言线性回归多个自变量的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集并准备数据 |
| 2 | 确定自变量和因变量 |
| 3 | 拟合线性模型 |
| 4 | 检验模型的拟合效果 |
| 5 | 使用模型进行预测 |
接下来，我将逐步指导你完成每一步的操作。
### 2.
原创
2023-11-30 13:28:50
263阅读
在统计学中，线性回归是模拟标量响应与一个或多个解释变量（也称为因变量和自变量）之间关系的线性方法。一个解释变量的情况称为简单线性回归；对于多个变量，这个过程称为多重线性回归。 该术语不同于多变量线性回归，多变量线性回归预测多个相关因变量，而不是单个标量变量。 样子就是Y=Kx+b(就是这个样子，大佬们不要喷，我知道是矩阵格式，累了，不打那么多了) 对于线性回归而言，其主要的目的有三个线性回归可用于
转载
2024-03-21 12:26:55
1133阅读
ML–文本数据处理一直以来，自然语言处理(Natual Language Processing,NLP)作为人工智能的重要分支之一，其研究的内容是如何实现人与计算机之间用自然语言进行有效的通信。自然语言处理中的基础知识–如何对文本数据进行处理主要涉及的知识点有：文本数据的特征提取中文文本的分词办法用n-Gram模型优化文本数据使用tf-idf模型改善特征提取删除停用词(Stopwords)一.文本
第五章 多变量线性回归多功能 符号定义： n表示特征的数量， x表示输入变量（或者特征）， y表示输出变量（预测的目标变量）， x(i)表示第i个训练样本的输入特征值（i指的是索引，表示第多
转载
2024-04-22 19:29:56
74阅读
一、战略管理1、企业战略的特点有哪些？全局性、长远性、抗争性、纲领性。2、企业战略决策的特点有哪些？1）决策的对象是复杂的。2）面对的问题常常是突发性的、难以预料的。3）决策的性质直接涉及企业的前途。4）评价困难，难以标准化。3、战略管理分为哪三步？（记）战略制定、战略执行、战略评估。4、组织的使包括组织哲学和组织宗旨，请写下2者的定义。组织哲学：一个组织为其经营活动方式所确立的价值观、信念和行为
处理完单变量线性回归的梯度下降解法，跟着黄老师的实验思路，开始处理多变量的线性回归，也有两种解决方式，一种是正规方程，另一种是梯度下降，这篇博客主要是利用这两种思路解决问题。一、导入库文件import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from mpl_t
转载
2024-04-12 22:23:31
223阅读
机器学习的一些概念：1**.**有监督学习（Supervised Learning）****：我们给学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成 2。无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇，所以也叫做聚类算法。 3
转载
2024-10-26 16:48:52
68阅读
逻辑回归是用来解决二分类问题的什么是分类问题 这是多种不同的动物以及它们不同的特征每种动物属于不同的种类有一条新的数据 知道它的特征 这些特征都属于特征列 预测这个是哪个种类的动物种类那列是属于目标列这种判断每条数据所属类别的问题属于分类问题二分类问题当分类问题的目标列只有两种情况时属于二分类问题 比如把动物类别修改为是否为哺乳类回归和分类的区别不要被逻辑回归的回归二字所欺骗逻辑回归其实是解决
转载
2024-09-14 11:47:16
101阅读
执行方式：1. 交互的方式：优点：即时调试程序，调试方便缺点：无法永久保存代码2. 文件的方式：优点：永久保存代码缺点：不能即时调试代码执行步骤：1. 先启动Python解释器2. Python解释器把文件内容从硬盘读入内存3. 读入内存后，再解释执行 变量变量：变化的量定义一个变量有三个特征：id: id(x)type: type(x)value: x注意：Python中的变量名没有储
转载
2024-04-03 20:46:30
109阅读
1、单行注释与多行注释“#”表示单行注释的开始
三个单引号或三个双引号将注释的内容括起来
例如：
print("hello word")
'''
这里面的内容全都是多行注释
Python语言真的很简单
'''
print("这行代码被注释了，将不会被翻译，执行")
"""
这是三个双引号括起来的多行注释
Python同样是允许的
"""2、变量下面先在Python交互式解释器中输入以下内容>
转载
2024-06-19 10:14:15
75阅读
# 如何处理R语言回归分析中的NaN p值
在进行线性回归分析时，常常会遇到“p值全是NaN”的问题。这通常是由于数据中的缺失值、异常值或模型不适合造成的。本文将帮助你了解如何一步步解决这个问题。
## 流程概述
我们将通过以下五个步骤来解决“p值全是NaN”的问题：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
模型介绍多变量线性回归类似于单变量线性回归，只是需要考虑的影响特征数目变多，通过对多个变量xi进行分析，进而预测结果y。类似于单变量线性回归的假设函数，给出多变量线性回归的假设函数：\[ h_θ(x)=θ_0+θ_1x_1+θ_2x_2+…+θ_nx_n \] 利用线性代数的知识，可以将系数θ定义为一个向量：\[ θ=\left[ \begin{matrix} θ_0 \\ θ_1 \\ θ_2
转载
2024-04-01 19:52:27
186阅读
