标准线性回归： 局部加权线性回归：线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有小均方误差的无偏估 计。显而易见，如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差，从而降低预测的均方误差。其中的一个方法是局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）。
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2023-10-27 23:35:54
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针对刚刚从事数据分析、数据建模、数据挖掘的人都会遇到在数据分析前期模型的选择的问题，究其原因主要有一下几点：第一：不明确领导布置的相关问题是什么，第二：不去做相关数据调研，没有摸清数据的具体特点，先选择构建模型。第三：没有自己的分析框架体系（自生分析经验不足）针对第一个问题，我个人建议和相关领导进行有效沟通，因为并不是所有的领导在语言表达上都能使下属明确自己做什么，千万别似懂非懂的一股脑的接到任务
使用经过验证的其他卫星数据反演得到的地表温度来进行验证。交叉验证方法是将已经验证好的地表温度产品作为参考，将需要验证的由卫星数据反演得到的地表温度与由其他卫星反演得到的验证过的地表温度进行比较。由于地表温度存在较大的空间和时间上的变化，因此在比较之前，需要进行地理坐标匹配、时间匹配以及观测天顶角的匹配。这一方法的主要优势在于它可以在没有地面测量的情况下进行验证，并且只要能获得已经验证好的产品，它可
局部加权线性回归算法(Locally Weighted Linear Regression)及相关案例大家好，我是W这次讲线性回归，之前有说逻辑回归（Logistic Regression），虽然逻辑回归负责分类，可是在数据到达二值函数之前的逻辑都是线性回归的逻辑，所以这两个回归是十分相似的。这篇文章的顺序是：1、线性回归算法原理 2、最小二乘法和算法评估标准 3、案例1-简单数据集标准线性回归
经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。 广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程
一、问题引入 我们现实生活中的很多数据不一定都能用线性模型描述。依然是房价问题，很明显直线非但不能很好的拟合所有数据点，而且误差非常大，但是一条类似二次函数的曲线却能拟合地很好。为了解决非线性模型建立线性模型的问题，我们预测一个点的值时，选择与这个点相近的点而不是所有的点做线性回归。基于这个思想，便产生了局部加权线性回归算法。在这个算法中，其他离一个点越近，权重越大，对回归系数的贡献就越多。二、
栅格金字塔 如果上面的部分都已经看过了，那么如何在ArcMap中更好的渲染一个栅格数据你已经知道了。可仅展示好一个栅格数据是不够的，我们还需要知道如何快速的展示一个栅格数据。 讲金字塔之前，先解释一下重采样的概念。现如今我们有的影像数据大都是几十M到几十G不止。这样大小的栅格数据在ArcMap中是不能直接显示的。还记得我们前面举的那个例子么，一个606.903 MB的3波段8bit的栅
假设你想要建立一个模型，根据某特征\(x\)，例如商品促销活动，近期广告，天气等来预测给定时间内顾客到达商场的数量\(y\),我们知道泊松分布可以很好的描述这个问题。那么我们怎样来建立这个问题的回归模型呢？幸运的是泊松分布是指数族分布，所以我们可以使用广义线性回归模型（GLM），本文将介绍广义线性模型来解决这个问题。 更一般的，在考虑回归和分类问题，我们需要考虑在特征\(x\)下\(y\)的值，为
原创
2023-05-18 15:28:22
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在上一节中主要介绍了监督学习中的线性回归（模型）、最小二乘法（策略）、梯度下降法（算法）及线性最小二乘法的标准方程（闭式解）。 这节主要介绍两个回归：局部加权回归与逻辑回归，其中穿插一些小的知识点：欠拟合与过拟合、感知机、牛顿方法等。大纲如图： 一、几个概念 1. 欠拟合与过拟合问题&
文章目录机器学习——基础算法（二）一、回归实践（一）局部加权回归（二）一般使用Logistic回归和Softmax回归进行分类。（二）（三）AUC(分类器指标)（三）用线性模型做预测二 、决策树和随机森林（一）决策树的层数：Level（二）条件熵（三）相对熵（四）互信息（五）决策树（Decision Tree）（六）Gini系数 机器学习——基础算法（二）一、回归实践（一）局部加权回归（二）一般
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、广义线性回归模型二、数据集简介三、使用步骤1.引入库和读入数据2.简单分析3.详细分析3.回归分析4.计算混淆矩阵和整体预测率 前言提示：glm被用于拟合广义线性模型，特别是通过给出对线性预测子的符号描述以及对误差分布的描述一、广义线性回归模型glm(formula, family = gaussian, data,
广义线性模型（GLM）首先术语广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测变量的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及ANOVA和ANCOVA（仅具有固定效果）。形式为 yi〜N（xβ，σ2），其中xi包含已知的协变量，β包含要估计的系数。这些模型使用最小二乘和加权最小二乘拟合。术语广义线性模型（GLIM或GLM）是指由McCullagh和Nelder（1982，第二版，
首先，广义线性模型是基于指数分布族的，而指数分布族的原型如下 其中为自然参数，它可能是一个向量，而叫做充分统计量，也可能是一个向量，通常来说。 实际上线性最小二乘回归和Logistic回归都是广义线性模型的一个特例。当随机变量服从高斯分布，那么 得到的是线性最小二乘回归，当随机变量
"""
线性回归的一个问题就是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有最小均方误差的无偏
估计，显而易见，如果模型欠拟合将不能取得最好的预测效果，所以有些方法允许在估计中引入一些
偏差，从而降低预测的均方误差
"""
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
def loadDataSet(fileName):
"""
# 地理加权回归 (GWR) 在 Python 中的实现指南
地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）是一种空间回归方法，它允许我们在考虑地理位置的前提下，分析变量之间的关系。本文将带你通过一个简单的工作流程，了解如何在 Python 中实现 GWR，并提供详细的代码和注释。
## 整体流程
在开始之前，我们先看一下实现 GWR 的整体流
局部加权回归局部加权回归原理：对于一般训练集： 参数系统为：线性模型为： 线性回归损失函数：J(θ) 局部加权回归的损失函数：在我们原始的线性回归中，对于输入变量，我们要预测，通常要做： 而对于局部加权线性回归来说，我们要做：局部加权回归是一种非参数学习方法， 它的主要思想就是只对预测样本附近的一些样本进行选择，根据这些样本得到回归方程，那么此时我们得到的回归方程就比较拟合样本数据，不会存在欠
一、线性回归（Linear Regression）线性回归一般用来做预测，预测数值型的目标值，基本思想是有一个目标值的公式，然后依据数据，得到预测的目标值。例如：其中，称作回归系数，是输入特征，y为目标预测值。我们的目标是找到合适的回归系数，求出回归方程。假定输入数据存放在矩阵x中，回归系数存放在向量w中。对于给定的数据，预测结果将会通过给出。我们的目的就是找出合适的w。最常用的方法是找出使误差最
文章目录一、简介1.1 预测问题1.2 平滑问题二、算法讲解2.1 算法思想2.2 参数讲解2.3 权值函数2.4 回归迭代2.5 间隔回归，中间插值2.6 其他参数三、实验效果3.1 效果3.2 效率3.3 效果对比 一、简介1.1 预测问题对于预测问题，回归中最简单的线性回归，是以线性的方法拟合出数据的趋势。但是对于有周期性，波动性的数据，并不能简单以线性的方式拟合，否则模型会偏差较大，而局
在上一节中，我们讲到了线性回归的梯度下降和最小二乘的求解方法，但是实际当中，大部分问题并不是线性的，如果用线性方程去拟合这些数据，误差会非常大。 下图中最左边的，是我们用y=Θ0+Θ1x对数据集进行拟合，可以看到数据并没有很好的分布在方程的附近，会产生很
1 使用极大似然估计解释最小二乘2 损失函数解析解的推导3 加入正则项防止过拟合4 梯度下降算法4.1 批量梯度下降4.2 随机梯度下降4.3 mini-batch梯度下降5 判定系数R^2 最好的情况是y_hat = y_i，此时RSS = 0；若瞎预测，RSS可能大于TSS6 局部加权线性回归线性回归容易欠拟合，局部加权线性回归是在线性回归的基础上对每一个测试样本（训练的时候就是每一个训练样本
