目录回归分析：一、一元线性回归1. 相关说明2. 一元线性实例代码及解释编辑结果及解读二、一元非线性回归1. 相关说明2. 一元非线性实例三、多元回归1. 相关说明1.1多元线性回归模型的假设1.2多元线性回归模型的检验2. 多元回归实例13. 多元回归实例2代码结果及解读编辑四、逐步回归1. 相关说明2. 逐步回归实例代码结果及解读编辑五、标准化回归  
本笔记系列以斯坦福大学CS231N课程为大纲，海豚浏览器每周组织一次授课和习题答疑。具体时间地点请见微信公众号黑斑马团队(zero_zebra)和QQ群（142961883）发布。同时课程通过腾讯课堂（百纳公开课）进行视频直播.欢迎参与学习.在CS231N的第二课，k-nearest neighbor这部分中，核心就是计算训练集与测试集之元素之间的欧氏距离。课后作业要求从训练集取5000个图像，测
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2024-09-03 16:44:14
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2.3 多元线性回归只要有多于一个输入特征，并且要构建一个线性回归模型，我们就处于多元线性回归的领域了。具有k个输入特征的多元线性回归模型的一般方程如下所示：y＝kxk＋k-1xk-1＋…＋1x1+0＋关于模型和误差分量的假设还是和简单线性回归的一样，记住，因为现在有了超过1个的输入特征，我们假设它们是相互独立的。我们在讲解多元线性回归时不会再使用模拟数据，而是要分析两套实际环境下的数据集。2.3
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2023-07-21 18:41:09
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这里写目录标题1 过拟合（1）过拟合与欠拟合（2）过拟合的原因2 线性回归（1）模型定义（2）损失函数与最小二乘法（3）正规方程求参数w（4）梯度下降求参数w（5）线性回归API（6）回归性能评估API（7）使用线性回归（正规方程和梯度下降）、岭回归进行波士顿房价预测（8）正规方程求系数与梯度下降求系数的对比（9）线性回归模型的评价3 岭回归（1）正则化（2）岭回归的概念（3）岭回归API（4）
matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2。前者计算一个向量自身的距离矩阵，后者计算两个向量之间的距离矩阵。基本调用形式如下： D = pdist(X) &n
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2024-05-07 11:17:21
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MR模型编程概述MR编程模型是hadoop中提供的计算框架，在hadoop1和hadoop2中基本类似，没有进行大的架构改动。适合场景：任务可以被分解成为相互独立的子问题。MR框架将问题分解为下列5个步骤来解决问题： 1. 迭代(iterator)。遍历输入数据，并将之解析为key/value对。 2. 将输入的key/value对映射(map)为另外一些的key/value对。 3. 依据key
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2024-07-12 06:37:52
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特别性质：行列式【定理】若 \(A_{p\times q}~,~B_{q\times p}\)\[\left|\boldsymbol{I}_{p}+\boldsymbol{A B}\right|=\left|\boldsymbol{I}_{q}+\boldsymbol{B} \boldsymbol{A}\right|
\]证明:\[\begin{array}{c}
\because\left[\b
'''
多项式回归：若希望回归模型更好的拟合训练样本数据，可以使用多项式回归器。
一元多项式回归：
数学模型：y = w0 + w1 * x^1 + w2 * x^2 + .... + wn * x^n
将高次项看做对一次项特征的扩展得到：
y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + .... + wn
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2023-08-13 20:57:33
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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=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper. 2、使用pandas来读取数据 pandas 是一个用于数据探索、数据分析和数据处理的Python库
1. import pandas as pd
1. <
多元线性和多项式回归上一个博客 我们说了一元线性回归，那么来看一下多元线性回归 一元函数的公式是而多元函数的公式： 其实就是相当于位置参数的变量都增多了，我们的解决办法依旧可以使用我们一元线性回归当中的代价函数和梯度下降算法。代价函数依旧是：梯度下降算法为： 我们可以看到，有多少个参数变量，我们就都给他构造出来，只是比一元线性回归中多一些参数直接上代码：先导入包：import numpy as n
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2024-03-25 12:36:13
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多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方
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2023-10-12 12:13:13
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利用eviews做多元线性回归分析1、居民消费价格指数CPI,工业品出厂价格指数PPI, 固定资产投资价格指数之间的线性回归Y ：居民消费价格指数CPI（%）X1：工业品出厂价格指数PPI （%）X2：固定资产投资价格指数（%） （上年=100）变量的金融学意义CPI是居民消费价格指数（consumer price index）的简称。居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费品和服务项
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2023-07-24 15:30:33
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一元回归：依变数Y对一个自变数X的回归。多元回归或复回归（multiple regression）:依变数依两个或两个以上自变数的回归。主要内容：（1）确定各个自变数对依变数的单独效应和综合效应，建立由各个自变数描述和预测依变数反应量的多元回归方程。（2）对上述综合效应和单独效用的显著性进行测验，并在大量自变数中选择仅对依变数有显著效用的自变数，建立最优多元回归方程（3）评定各...
原创
2022-01-11 16:55:28
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文章目录模型回归模型估计的多元回归方程最小二乘估计
β
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2024-03-05 16:34:20
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多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方
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2014-05-10 13:58:00
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回归算法其实就是回归平均值：regression to the mean回归问题主要关注确定一个唯一的因变量(dependent variable)(需要预测的值)和一个或多个数值型的自变量 (independent variables)(预测变量)之间的关系广义线性回归包括逻辑回归、泊松回归等1. 理解回归上图是火箭发射失败次数与O型圈的温度之间的关系，回归在几何上理解为：找到一条直线，可以穿过
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2024-01-12 09:22:12
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数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1Y2vZ5Rvn2PpRkj9XhnZrXQ?pwd=yyds 提取码：yyds 多元线性回归是简单线性回归的升级版，在数学的角度上来看，就是从一元方程升级到多元方程。1.数据预处理代码：# 第一步：数据预处理
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessi
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2023-10-20 07:46:01
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18 多元回归与模型回归1.总体多元回归的定义2.多元回归的指标我们说它的残差是 %y-\hat{y}$，。在一元线性回归中，我们说这是实际数据点与回归线之间的垂直距离，在多元回归中，我们说这是数据点和回归平面（或超平面）之间的垂直距离。此外，3类平方和还有R方依然可以使用： 我们给出方差分析表： （测试统计F） 看R方的变化，只要有新的预测变量加入模型时，R2的值总是会上升。如果新变量是
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2024-02-10 20:20:06
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在前面几讲，我们介绍了线性回归及R的实现。今天的课程将继续带大家学习多元线性回归。当我们提到“线性”回归时，特指的是因变量(结果变量)为连续性变量，与自变量(预测变量)有线性关系，而对自变量(预测变量)并没有要求一定要是连续性变量。前面我们已经提到，当自变量是连续变量时，线性回归可以写成一个线性方程式y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + …那么，当自变量是分类变量时，回归分析时如何处理
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2023-08-24 12:26:37
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小天导语：多元线性回归模型是大多数人入门机器学习的第一个案例，其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型。小天今天会带大家讲解如何更好构建和优化多元线性回归模型。这里选用的经典的房价预测用到的精度优化方法效果拔群，能提供比较好的参考价值。研究方向：机器学习，多元线性回归模型，Python数据探索本文的数据集是经过清洗的美国某地区的房价数据集import pandas as pd
import
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2023-07-25 14:17:07
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