回归分析曲线拟合问题的特点是，根据得到的若干有关变量的一组数据，寻找因变量与（一个或几个）自变量之间的一个函数，使这个函数对那组数据拟合得最好。通常，函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定，要作的工作是由数据用最小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看，问题似乎已经完全解决了，还有进一步研究的必要吗? 从数理统计的观点看，这里涉及的都是随机变量，我们根据一个样本计算出的那些系数，
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2024-04-19 13:52:24
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数学建模（MATLAB）| 第一篇：基础回归模型前言1 一元线性回归（Unary_linear_regression）2 多元线性回归（Multiple_linear_regression）3 一元非线性回归（Unary_nonlinear_regression）4 逐步回归（Stepwise_regression） 前言 在数据型数学模型中，最常用的就是利用回归模型去对大量数据进行统计分析。
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2023-12-12 12:59:52
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几何建模——利用交互方式将现实中的物体模型输入计算机，而计算机以一定的方式将其存储。常用的三维几何建模方法包括三种：线框建模、表面建模、实体建模。 线框建模线框建模是利用基本线素来定义设计目标的棱线部分而构成的立体框架图。线框建模生成的实体模型是由一系列的直线、圆弧、点及自由曲线组成的，描述的是零件的轮廓外形。线框建模分为二维线框建模和三维线框建模。二维线框建模以二维平面的基本图形元素（
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2024-02-18 11:51:51
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回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。1)依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回
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2024-04-08 11:10:37
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问题描述：项目频繁的改动，我们在做回归测试的时候若选择完全重复测试。把所有的测试用例，全部再完全的执行一边，以确认问题修改的正确性和修改后周边是否受到影响，但是如果把全部用例全部执行，会增加项目成本，也会影响项目进度。若选择性重复测，不能确保周边受影响的能测试到，请问如何更高效的进行回归测试？回答：1、回归测试基本策略及其评价基于以上基本原则的阐述，回归测试的基本策略目前有如下几种，现一一进行阐述
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2024-08-05 11:09:45
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在日常工作中，无论是销售、运营、产品还是市场，很多情况下都需要一份清晰明了的数据分析报告，能有效地将主题信息和分析结果传达给客户、领导和同事。在一份高质量的数据分析报告中，最重要的信息是数据可视化的表示，例如图表和图形，还有简洁有力的分析结论。那我们应该如何做出一份高质量的分析报告呢？既然是分析，一定是结果，也就是必须有观点，有结论。一定要在报告中呈现结论，哪怕是错误的结论。分析结论是基于当前的数
线性回归定义 线性回归属于机器学习中监督学习的范畴。其训练集中的数据一般拥有多个输入变量（也称特征）和一个输出变量，我们对训练集中的数据进行拟合，得到一条近似曲线，并输出为确定的连续函数，即预测函数，是一个从输入变量x到输出变量y的关系函数。然后就可以使用该预测函数对输入的数据进行结果预测。
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2024-05-10 03:19:01
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回归测试，是对修复Bug后的软件进行验证，确保所有缺陷得到修复，并且没有引入新的Bug。如果确保缺陷得到修复，那么只需要执行发现缺陷的测试用例，但这样不能排除引入新的Bug；而如果把所有测试用例都执行一遍，可以确保没有新的Bug，但这样做又需要大量的测试工作量，可能代价太大。所以，回归测试需要讲究方法、策略。以下是两种回归测试方法介绍。基于用例的回归测试方法基于用例的回归测试方法又可分为全部回归、
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2024-05-06 12:32:59
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1 为什么需要数据建模 数据模型就是数据的组织和存储方法，强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。建立合适的业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得如下的好处。 性能：好的数据模型提高查询所需要的数据，提高I/O的存储成本：减少 不必要的数据冗余，实现计算结果的复用，降低大数据的存储和计算成本效率：改善用户的使用数据的体验，提高
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2023-08-16 11:00:16
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问题引入首先你要知道什么是Lasso回归，然后你需要知道求解Lasso回归的方法有哪些？问题解答Lasso回归有时也叫做线性回归的L1正则化，和Ridge回归的主要区别就是在正则化项，Ridge回归用的是L2正则化，而Lasso回归用的是L1正则化。由于L1范数用的是绝对值之和，在零点处不可求导，所以使用非梯度下降法进行求解，如 坐标轴下降法（coordinate descent）和最小角回归法（
原创
2021-01-29 20:43:04
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# Java常用的建模工具有哪些
在软件开发过程中，建模是非常重要的一环。通过建模可以更好地理解系统的结构和功能，有助于沟通、设计和开发。在Java领域，有很多建模工具可以帮助开发人员进行建模工作。本文将介绍一些常用的Java建模工具，并给出相应的代码示例。
## 1. PlantUML
PlantUML是一款基于文本描述的建模工具，支持多种建模图形，包括时序图、类图、用例图等。通过简单的文
原创
2024-05-13 05:47:09
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回归通常是机器学习中使用的第一个算法。通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测。例如，对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量）之间的关系，可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格。可以有多个影响因变量的自变量。线性回归：输出为数值 损失函数一般为： 逻辑回归：输出是概率 损失函数一般为：以下具体介绍几种常用的回归方法：**线性回归：**使用最广泛的建模技术之一。已存在
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2023-11-16 17:08:17
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监督学习一、回归1.回归分析（regression analysis)2.线性回归3.参数求取二、提升算法（Boosting）1.自适应提升（adaptive boosting）2.计算学习理论3. Ada Boosting4.回归与分类的区别： 监督学习主要包括分类和回归任务，首先讲一讲回归，再讲一讲分类中的提升算法。 一、回归1.回归分析（regression analysis)用于确定两
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2024-03-29 08:37:21
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CAM（计算机辅助制造）类： 从产品设计到加工制造之间的一切活动：包括CAPP、NC编程、工时定额计算、生产计划制定、资源需求计划制定等。CAD（计算机辅助设计）类： 用于产品设计，精度要求高。特点是重功能而非美观，如产品的应力分析、可加工性。CreoSolidWorksCatiaAutoDesk InventorAutoDesk TinkerCAD：最入门、中小学可用的免费3D建模软件，可用
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2023-06-06 22:01:17
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序1、数据分析 & 建模数据分析工作的核心是：发现和挖掘有用的信息，得出建设性的结论及辅助制定决策。其主要工作内容包括：数据获取、数据清洗、数据重构、数据建模、模型验证等。众所周知，数据是分析的基础，数据的质量、数据的相关度、数据的维度等都会影响数据分析的结果。因此利用已经处理好的数据，建立模型，才是将数据的价值最大化发挥出来。人工智能技术的兴起，机器学习和深度学习等算法模型
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2023-08-15 20:21:40
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# Python中的多元非线性回归方法
多元非线性回归是一种在回归分析中应用的分析方法，其主要目的是通过多个自变量预测一个因变量。这种方法能够处理自变量与因变量之间复杂的非线性关系。Python 提供了多种工具和库来实现多元非线性回归，今天我们将探讨几种常用方法，并附上代码示例帮助理解。
## 常用方法
以下是几种在 Python 中进行多元非线性回归的方法：
1. **多项式回归**
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【1】为什么要设计、为什么恰当的软件设计是一种过程、它很重要吗？答：良好的设计，能够使待开发系统更准确地满足客户的需要，同时有更大的可能性满足今后的需求变化，比如 客户业务扩展、技术更新、运行环境的改变等，极大地降低客户运营成本。软件设计有一定的步骤，它的输入是领域模型、用例模型、前景文档、补充需求说明文档等资料。在此基础上，给出初步的架构设计、模块划分、类图。对一些重要的功能模块，通过
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2024-07-24 18:41:04
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K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法
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2024-04-19 14:17:57
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目录引言线性回归介绍手动实现梯度下降法线性回归调用API接口实现线性回归 引言线性回归可能是我们接触最早的机器学习算法了，在高中数学的课本上，我们第一次正式认识这位朋友，通过最小二乘法来得到数据的线性回归方程，进而求得模型的参数。但其实，在初中时，我们就学过通过两个已知点坐标求解一次函数的技能，这也算是线性回归模型的一种特例吧。今天来给大家介绍另一种求解线性回归模型的方法——梯度下降法。线性回归
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2024-03-26 05:40:04
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