冬风瑟瑟，雪后初阳2020.11.28下午“MATLAB”培训会在教四107成功举办会上我们邀请到了17级协创班刘子涵师兄作为主讲大家是否了解到了MATLAB软件的大致功能学到了一些基本操作呢？快来回顾一下本次培训会吧！ 主持人：雷家睿MATLAB是一个交互式软件系统输入命令并执行即可得出该命令的结果能够锻炼使用者的编程能力从最简单的符号运算、绘图、方程求解到矩阵、物理情境模拟、迭代、傅里叶变
这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——多重回归算法》！目录一、什么是多重回归二、案例分析三、总结一、什么是多重回归多重线性回归 (multiple linear regression) 是简单直线回归的推广，研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重线性回归用回
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2024-04-19 13:32:58
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多变量线性回归之前讨论的都是单变量的情况。例如房价与房屋面积之前的关系，但是实际上，房价除了房屋面积之外，还要房间数，楼层等因素相关。那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题。在实际问题中，多变量的线性回归问题是更加常见的。 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况。之前的单变量线性回归的问题，最后求解得到的是一个线性方程。那么在多变量线性回归中，得到的是：其中X，theta都是一个n阶向量。那么最
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2024-06-05 09:20:52
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介绍经典线性模型自变量的线性预測就是因变量的预计值。 广义线性模型：自变量的线性预測的函数是因变量的预计值。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。1.线性回归原理
当中，为偏置參数。M为特征数目。为基函数（径向基函数(rbf)、sigmoid基
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2024-08-05 14:23:30
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python多重线性回归分析多重线性回归分析定义多重线性回归模型：Mulitiple Linear Regression包含两个或两个以上自变量的线性回归模型多元线性回归模型：Multivariate Linear Regression包含两个或两个以上因变量的线性回归模型数据准备 #多重线性回归 #数据准备 import pandas as pd df=p
多重线性回归多重线性回归内容与代码实现回归函数损失函数梯度下降Sklearn 实现线性回归 多重线性回归内容与代码实现回归函数多重线性回归函数： 建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系。在多重线性回归中，我们假设因变量与多个自变量之间存在线性关系，并利用给定的样本数据来确定线性关系的系数，目标是找到一组最优的系数，使得预测值与真实值之间的误差最小化。展开式为： 简化为： 代码实现：def pr
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2024-03-25 20:33:54
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Machine Learning A-Z学习笔记3第三章多元线性回归1.简单原理多元线性回归(Multiple Linear Regression):拥有多个变量有关线性回归的五大准则以"公司营收"為例子，可以知道X1~X4分別代表研发成本，行政支出，市场营销，公司所在地对于公司位置不是一个数值，所以需要OneHotEncoder将地点变为虚拟变量虚拟变量的陷阱：一定要去除线性相关量由于多元线性回
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2024-03-18 13:59:59
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文章目录前言一、多重共线性是什么？二、statsmodels最小二乘法的步骤及结果解读2.1 数据展示2.2 相关性和散点图2.2.1 相关系数热力图2.2.2 各变量散点图2.3 多元线性回归（最小二乘法）2.3.1 回归结果2.3.2 回归结果的分析2.3.2.1 第一部分左边：2.3.2.2 第一部分右边2.3.2.3 第二部分（模型描述部分）2.3.2.4 第三部分2.3.3
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2024-06-27 18:25:55
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多重共线性： 多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。 剔除多重共线性主要在模型训练之前的特征工程完成。逻辑回归模型模型一般形式： 其中，，，。 实际上是截距项。 这个模型就是线性函数外面复合上一个sigmoid函数/logistic函数。 sigmoid函数本身是一个图像为“S型”；关于点(0,1/2)中心对称；当自变量趋于正无
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2024-06-12 20:31:36
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目录什么是多元线性回归多元线性回归公式推导向量表达形式推导过程代码实战数据集1、解析解求解效果展示sklearn求解效果展示： 什么是多元线性回归要了解这个问题，我们首先想到一元线性回归f(x)=wx+b，一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元
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2024-01-26 08:38:31
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回归分析，是对两个或两个以上变量之间的因果关系进行定量研究的一种统计分析方法。在做回归分析或者解决回归问题时，常会用到R²平方值。定义：应用描述：应用实现代码： 定义：1.定义：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例，回归中可解释离差平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数R的平方。简而言之：模型可以解释为多大程度是自变量导致因变量的改变。 2 描
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2023-07-07 22:30:48
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线性回归实例junjun2016年2月7日 实例一、一元线性回归测试沸点与气压的关系:Forbes数据共有四列，分别表示 沸点（F）、气压（英寸汞柱）、log（气压）、100*log（气压）#1、读取数据
X <- matrix(c(
194.5, 20.79, 1.3179, 131.79,
194.3, 20.79, 1.3179, 131.79,
197.9, 22.40, 1.3
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2024-09-01 18:39:46
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多重共线性的概念 在回归分析中，我们通常关注的是如何利用一个或多个自变量（解释变量）来预测一个因变量（响应变量）。当我们使用多元线性回归模型时，理想的情况是模型中的每一个自变量都能提供独特的、对因变量有用的信息。然而，如果两个或两个以上的自变量之间存在强烈的线性关系，就会出现多重共线性的问题。识别多重共线性 识别多重共线性通常可以通过以下几种方法：方差膨胀因子（VIF）: VIF测量了一个自变量与
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2024-06-18 09:38:36
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多重线性回归分析的四大纪律三项注意鉴于多重线性回归已经到了滥用的程度，特总结一下在使用线性回归时需要注意的问题，总结为四大纪律加三项注意。四大纪律四大纪律之一： 自变量与因变量之间要存在线性关系，可以通过绘制散点图矩阵来考察，若不符合，需要进行变量的变换予以修正。四大纪律之二： 各个观测值y1\y2\y3......要相互独立，可通过残差图或durbin-watson检验予以考
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2024-03-14 06:52:08
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多元线性回归一个多元线性回归试图通过对观测数据拟合线性方程来模拟两个或多个特征与响应之间的关系。执行多重线性回归的步骤几乎与简单线性回归的步骤相似。 差异在于评价。你可以用它来找出哪个因素对预测输出的影响最大，以及不同的变量之间的关系。假设对于一个成功的回归分析，验证这些假设是必要的。 * 线性：依赖变量和自变量之间的关系应该是线性的。 * 应保持误差的同方差（常方差） * 多元正态性：多
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2024-03-19 13:29:17
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【吴恩达机器学习笔记】第二章 多变量线性回归1、多元线性回归的假设形式我们假设多变量线性回归的假设形式如下所示：为了方便我们将定义为1则可设向量则原假设形式也可以写为2、代价函数多元线性回归的代价函数与单变量线性回归相似，其如下所示： 其中 为一个维度为 3、梯度下降重复直到找到局部最优解{}4、特征缩放百度百科中的对特征缩放(Feature Scaling)的解释为特征缩放是用来统一资料中的自
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2024-04-18 21:26:26
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多元线性回归中多重共线性 Linear Regression is one of the simplest and most widely used algorithms for Supervised machine learning problems where the output is a numerical quantitative variable and the input is a
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2024-07-29 16:12:53
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Alink漫谈(十一) ：线性回归 之 L-BFGS优化 文章目录Alink漫谈(十一) ：线性回归 之 L-BFGS优化0x00 摘要0x01 回顾1.1 优化基本思路1.2 各类优化方法0x02 基本概念2.1 泰勒展开如何通俗推理？2.2 牛顿法2.2.1 泰勒一阶展开2.2.2 泰勒二阶展开2.2.3 高维空间2.2.4 牛顿法基本流程2.2.5 问题点及解决2.3 拟牛顿法2.4 L-B
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2024-08-09 14:42:58
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一、多重共线性说明多重共线性一般是指：如果有两个或者多个自变量高度相关（相关系数大于0.8），难以区分一个自变量对因变量的影响和作用，将自变量相关性产生的后果定义为多重共线性，一般提出多重共线性问题，研究者往往会想到回归分析。回归分析方法，回归模型等，在统计学中都占有重要地位，多数情况下，使用回归分析进行构建模型是，由于模型中解释变量之间存在高度相关关系（如相关系数大于0.8），所以导致数据
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2024-06-18 13:29:08
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在这节中，我们将开始讨论一种新的线性回归的版本。这是一种更为有效的形式，这种形式适用于多个变量或者多特征量的情况。 在我们之前的学习中，我们只有一个单一特征变量x（如下面例子中的房屋面积），我们希望用这个特征量来预测y（如下面例子中的房屋价格）。我们的假设就为hθ(x)=θ0+θ1x。 但是，我们在很多时候我们不仅有房
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2024-03-28 22:18:36
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