1、2.线性回归,b=regress(y,X) b,bint,r,rint,s=regress(y,X,alpha),输入: y因变量(列向量), X1与自变量组成的矩阵， Alpha显著性水平(缺省时设定为0.05),s: 3个统计量：决定系数R2，F值, F(1,n-2)分布大于 F值的概率p，p时回归模型有效,rcoplot(r,rint),残差及其置信区间作图,回归模型,例3: 血压与年龄
转载
2024-07-20 06:18:55
155阅读
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
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 =
转载
2024-03-18 10:56:36
566阅读
正则化线性回归和偏差\方差（ex5）（一）正则化线性回归 Regularized Linear Regression（1）可视化数据集 Visualizing the dataset（2）正则化线性回归代价函数 Regularized linear regression cost function（3）正则化线性回归梯度 Regularized linear regression gradien
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
转载
2024-03-15 14:53:16
1054阅读
主角描述：线性回归：y=Wx+b，通过多组（x,y）估计出W和b，如果x有多个特征，W、b、y为一维向量，x为多个样本的矩阵，可以通过梯度下降法求解； 线性方程组求解：Y=AX，X、Y为一维向量，A为矩阵，可以通过最小二乘或梯度下降的方法求解。 矛盾冲突：可以看出，如果b为0，则线性回归问题和线性方程组求解问题没有什么本质区别，将
转载
2024-03-20 17:07:03
66阅读
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第19篇，对应第2周第1个视频。“Linear Regression with multiple variables——Multiple features”上一周我们已经学习了机器学习的基本知识，包括机器学习的基本概念、监督学习、无监督学习、一元线性回归、梯度下降、机器学习所需要的线性代数基础等。而第二周的主要内容有两个：多元线性回归；Octave（Matlab）入
转载
2024-06-07 06:01:08
144阅读
Dymosim是一个独立的程序，用于Dymola的求解，可以通过命令“dymosim”或“dymosim dsin.txt dsres.mat”执行模拟。在这两种情况下，模拟运行都是通过读取输入文件dsin.txt来执行，并将仿真结果存储在dsres.mat二进制文件中。Dymosim提供了许多积分算法，下面将介绍这些算法的特点以及适用对象，但谨记，不应该只依赖一种算法进行仿真实验，相反，应该用两
一、前言第24届冬季奥林匹克运动会在北京隆重展开，我们要研究一个问题：奥运会东道主是否有优势？在历史数据中，我们发现好像东道主的国家在当年奥运会上获得金牌的数目比四年前非东道主国家获得的金牌数多，我们需要探究这个规律。 二、历史背景回归(regression)一词，来源于遗传对身高的影响的分析。父母的高矮，对子女有影响；但另一方面，个子特高的父母，子女会一般比他们矮；个子特矮的父母，子女比他们高。
转载
2024-04-19 13:07:16
44阅读
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 + ......
转载
2023-12-11 22:28:43
91阅读
1(1)分类，拟合，回归的区别？前几天用到了MATLAB中的多项式拟合函数和线性回归函数，然后发现有些概念和我理解的不一样。我就把我对这三个概念的理解说一下。 分类：在之前两讲中讲的算法PLA和朴素贝叶斯都是用来解决分类问题的。在二分类中，Y=+1或-1。分类问题是找到一个最好的超平面将不同的样本分开。 回归：回归问题的输出Y不只是局限在+1或者-1中，通常Y可以取整个实数空间的任意值。在这里
转载
2024-05-02 08:16:54
180阅读
一.线性回归的基本概念1.1 什么是回归问题？回归是应用于经济，投资等领域的一种统计学方法，它尝试确定一个因变量（通常由表示）与一系列其他变量（称为自变量，通常用表示）之间关系，然后通过这个关系来进行相关的预测，例如我们根据一个地区的若干年的PM2.5数值变化来估计某一天该地区的PM2.5值大小。也就是说，回归问题就是确定一个模型，使得。若与之间是一次函数关系，则称其为线性回归问题（狭义上的）。1
转载
2024-03-29 09:05:10
105阅读
今年的双十一已然过去，之前文章里有提到过我预测了天猫的成交额为2675.55亿元，和真实值的数据非常地相近，有朋友就问我是如何预测的，方法其实很简单，多项式回归。那么什么是多项式回归呢，我们使用下面这个多项式来拟合散点数据，从而做到对真实值的预测。我们先利用天猫双十一前十年的数据绘制成散点图的样子，可以明显地感觉到类似于y=x²样子的曲线，于是我们就假设该散点的连线和一个多项式曲线一致。这里我们用
转载
2024-04-26 14:47:08
46阅读
二、一元线性回归2.1 命令 polyfit最小二乘多项式拟合 [p，S]=polyfit（x，y，m）多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1其中x=（x1，x2，…，xm）x1…xm为（n*1）的矩阵;y为（n*1）的矩阵；p=（a1，a2，…，am+1）是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系数；S是一个矩阵，用来估计预测误差.2.2 命
转载
2024-02-16 12:53:27
95阅读
总结MvTest独立性分析方法——检验数值型特征与label是否有关系，删除与label无关（独立）的特征；corr协方差函数 相关性分析——找到数值型特征与数值型特征之间相关性高的数值型特征，然后删除（相关性高的数值型特征仅保留1个）；卡方检验——检验类别型特征与label是否有关系，删除与label无关的特征（删除卡方值大的类别型特征）；目录多重共线性MvTest独立性分析方法corr协方差函
一 机器学习分类有监督学习1 概述: 主要用于决策支持，它利用有标识的历史数据进行训练，以实现对新数据的表示的预测2 分类: 分类计数预测的数据对象是离散的。如短信是否为垃圾短信，用户是否喜欢电子产品 比如: K近邻、朴素贝叶斯、决策树、SVM3 回归: 回归技术预测的数据对象是连续值, 例如温度变化或时间变化。包括一元回归和多元回 归，线性回归和非线性回归: 例如 线性回归、逻辑回归、岭回归无
注：读懂本文前两部分不需要线性代数基础 对勾函数理解正文内容的基础首先我们要理解以下几点： 1.我们不管怎么建立坐标系，曲线本身形状不会变2.要想写出平面上某条双曲线的标准方程，我们应该以它的中心对称点为原点，并且让其顶点（或焦点）同时落在x轴或y轴上，要建这样的直角坐标系3.我们在同一平面上建一个直角坐标系，然后固定原点不动，将它旋转得到坐标系。这两个坐标系都能描述平面上任意一点。根据两个坐标系
转载
2024-03-20 15:11:15
93阅读
ref. 《机器学习》周志华 P53一、线性模型线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即线性模型形式简单，易于建模。w直观表达了各个属性在预测任务中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性（comprehensibility）。二、（多元）线性回归1. 问题的提出给定数据集D如下:则（多元）线性回归试图学得，使得，其中=｛w1；w2；……；wd；b｝。为
转载
2023-08-04 12:24:09
388阅读
假设现在有一些点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，依次进行分类。Logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析（4）
转载
2023-12-06 20:41:37
45阅读
线性回归【关键词】最小二乘法，线性一、普通线性回归1、原理分类的目标变量是标称型数据，而回归将会对连续型的数据做出预测。应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的W。这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间
转载
2023-11-21 11:00:57
135阅读
