回归分析-线性相关强度什么是回归分析呢？回归分析：通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具这里，给出回归分析的结构图： 可以看出回归分析的内容实际上非常多。今天我们进行一个回归分析的大致流程的讲解 首先对于因变量和自变量，我们有两个定义函数关系：确定性关系，此时因变量和自变量之间呈现线性关心诸如,像这样，x和y是线性关系相关关系：不确定关系，此时，因变量和
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2024-03-19 22:42:46
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压缩感知的原理是这样的：你有一张图片，假设是总统的肾脏图片，这不是关键。图片由一百万个像素构成。对传统成像来说，你不得不进行一百万次量度。而采用压缩感知技术，你只需要量度一小部分，好比说从图像的不同部分随机抽取十万个像素。从这里开始，有大量的实际上是无穷多的方式填充那剩余的九十万个像素点。寻找那个唯一正确的表示方式的关键在于一种叫稀疏度的概念。所谓稀疏度，是描述图像的复杂性或者其中所缺的一种数学方
对于二分类问题，机器预测的和实际的还是会有所偏差，所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。一、TP、TN、FP、FN概念首先有关TP、TN、FP、FN的概念。大体来看，TP与TN都是分对了情况，TP是正类，TN是负类。则推断出，FP是把错的分成了对的，而FN则是把对的分成了错的。（我的记忆方法：首先看第一个字母是T则代表分类正确，反之分类错误；然后看P，在T中则是正类，若在F中则实际为负类分成
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2024-08-13 10:10:01
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多元线性回归分析数据类型不同选择的不通预测模型数据获取方式模型预测存在内生性回归系数的解释四种回归数据的解释box-cox变换虚拟变量的解释多变量虚拟变量的设置stata中的数据处理数据指标名称的解释异方差检验和修正异方差检验图形化BP检验怀特检验（和图像结合使用）异方差解决OLS和稳健的标准误多重共线性多重共线性的判定处理方式回归对于R^2较小的解释标准化回归 数据类型不同选择的不通预测模型数
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2024-03-31 21:33:16
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# Java 回归性测试的实现指南
回归性测试是软件测试中的一个重要组成部分，它确保在软件的更新或修复后，既有的功能依然能够正常运行。本文将详细讲解如何在 Java 中实施回归性测试，包括流程、代码示例和图表展示。
## 流程概述
以下表格展示了执行 Java 回归性测试的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 08:24:03
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将回归应用于时间序列问题本篇文章结构如下:自回归-理论和数学在Python中实现的自动回归自回归-选择最好的参数值结论自回归术语 AutoRegression (AR) 与来自统计的常规回归密切相关。 唯一的问题是 AR 模型使用来自相同输入变量的滞后格式数据——这就是 AutoRegression 的 Auto 部分。AutoRegression 的预测能力有限，就像简单的移动平均线一样。 该算
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2024-03-01 12:25:12
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1回归分析:定义:利用样本(已知数据),产生拟合方程,从而对位置数据进行预测 用途:预测,判别合理性 例子:利用身高预测体重,利用广告费用预测商品销售量; 线性(一定是一次的)回归分析:一元线性,多元线性;广义线性函数关系:是确定性关系,但是线性拟合是相关关系,这是有本质区别的. 非线性回归分析: 困难:选定变量(多元的);避免多重选定;观察拟合方
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2024-03-29 10:10:19
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鲁棒图鲁棒图概念特点建模规则鲁棒图语法增量建模 鲁棒图概念鲁棒图是UML常用的几种图之一，也叫鲁棒分析法，需求设计过程中常用的一种方法，他可以让设计人员更加清晰且全面的了解需求，包含三种元素：边界对象，控制对象和实体对象；特点鲁棒图抛开了很多技术的细节，使用它来进行需求分析的时候主要抓住概念性设计的本质，规划需求，分析需求建模规则可以用一下四句话来简单概括建模规则： 1、参与者只能和边界对象交互
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2024-01-11 11:49:44
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1. 首先要理解Boost和Gradient Boost。 前者是在算法开始时候，，为每一个样本赋上一个相等的权重值，也就是说，最开始的时候，大家都是一样重要的。在每一次训练中得到的模型，会使得数据点的估计有所差异，所以在每一步结束后，我们需要对权重值进行处理，而处理的方式就是通过增加错分类点的权重，这样使得某些点如果老是被分错，那么就会被“严重关注”，也就被赋上一个很高的权重。然后等
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2024-07-02 23:32:24
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1. 逻辑回归简介逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法。与线性回归不同，逻辑回归的输出是通过sigmoid函数将线性组合的特征映射到[0,1]之间的概率值。逻辑回归常用于二分类问题，也可以通过多个逻辑回归模型来解决多分类问题。2. 逻辑回归原理解说逻辑回归的原理是基于线性回归模型，通过sigmoid函数将线性组合的特征映射到概率值。假设有特征向量x和参数向量θ，逻辑回归模型可以表示为：hθ
本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题，从基础概念和常用算法，到评估指标、算法选择，以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导，旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责
作者：求知鸟 pythonic生物人本文约2400字，建议阅读5分钟
本文为你总结统计学常犯错误。1. 变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；2. 为什么要对相关系数进行显著性检验？实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值（尤其是
机器学习的一些概念 有监督：训练数据的结果已被告知无监督：不告诉结果，让算法自行判断泛化能力：导入更多数据时是否还能近似得到正确结果，也是训练模型模型适应新样本的能力，评判一个学习算法的好坏。过拟合：高方差，低偏差 解决办法：使用正则化项欠拟合：高偏差，低方差。这时增加样本数量是没用的。 解决办法：增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。交叉验证：机器学习中确定超参数的通用的方
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2024-07-23 23:07:48
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1. 写在前面这次借着在Datawhale组织的概率统计专题学习的机会再重新温习一遍数学基础，所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习， 所以这次依然是感谢组织的这次学习机会， 这一版块是整理概率统计的相关内容， 具体知识点可以看上面的链接文档， 基础知识点整理的很全了，所以这次又是站在了大佬
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2024-09-26 13:57:08
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# Python回归准确性教程
## 1. 引言
本文将指导刚入行的小白如何实现“Python回归准确性”。回归分析是统计学中一种常用的数据分析方法，用于预测和建立变量之间的关系模型。准确性是评估回归模型预测结果的重要指标，因此了解如何计算回归准确性对于开发者来说十分重要。
## 2. 流程概述
下面是实现“Python回归准确性”的流程概述。我们将通过以下步骤来完成该任务：
| 步骤 |
原创
2023-10-29 10:01:00
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线性回归就是利用已知的数据样本，产生你和方程，从而对未知数据进行预测的过程，主要用于预测与判别合理性等方向本章节我们主要讨论一元线性、多元线性、广义线性（也叫Logistic回归）等问题，下章节我们主要讨非线性回归、梯度下降等知识关系概念函数关系：确定性关系，y=a+bx 相关关系：非确定性关系 相关系数： 参数：截距a,斜率b误差项e一元线性回归模型若x与y之间存在着较强的相关性关系，我们有：Y
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2024-03-29 13:10:39
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1.背景介绍线性相关性和逻辑回归是两个在数据分析和机器学习领域中广泛应用的概念。线性相关性用于描述两个变量之间的关系，而逻辑回归则是一种用于分类问题的机器学习算法。在本文中，我们将探讨这两个概念之间的关系，以及如何通过逻辑回归来模拟线性相关性。1.1 线性相关性线性相关性是一种描述两个变量之间关系的方法，用于判断两个变量之间是否存在线性关系。如果两个变量之间存在线性关系，我们称之为线性相关；如果没
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2024-07-21 22:56:56
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回归分析复共线性与有偏估计方法 （1）岭回归用于处理下面两类问题： 1.数据点少于变量个数 2.变量间存在共线性 （2） 判断变量之间是否有共线性为： 变量间存在共线性是，最小二乘回归得到的系数不稳定，方差很大 解：x=x0(:,2:4);
y=x0(:,5);
k=0:0.01:0.1;
b1=ridge(y,x,k,0);
%岭回归B = ridge(y,X,k,scaled)命令中：y- 响
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2024-03-19 15:38:58
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logistic回归虽然被称为回归但是其实它时常用于分类。什么是分类?常见的分类以下例子:判断肿瘤良性恶性判断在线交易是否是伪交易判断明天是否下雨回答都是（Yes或者No），相当于将数据分为两类。分别用0和1代表，0代表负类，1代表正类逻辑回归主要解决二分类问题，逻辑回归在线性回归的基础上进行了变换。logistic回归在线性回归的基础上，进一步变换，使得模型假设的取值范 围在[0，1]逻辑回归如
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2024-05-29 06:39:05
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“三七”法则之一是“软件解决方案中，30%的代码是基本功能和算法，70%是实现异常处理”。 这里谈的是技术开发中的取向问题。一种新技术的产生，一般是源于人们对旧技术的缺陷产生不满。但新技术在解决这些缺陷的同时，可能又会带来新问题。如，与既有技术和系统的兼容(比如3G移动通讯与GSM的平滑过渡问题)、误操作和系统故障带来的容错性、技术先进性带来的其他负面成本(比如ATM的信元头开
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精选
2015-01-25 22:53:16
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