一、简单线性回归线性回归模型用来解决回归问题，思想简单，实现容易，是许多强大的非线性模型的基础，结果具有很好的解释性，蕴含机器学习中的很多重要思想。首先从简单线性回归开始，即特征只有1个。以波士顿房价为例，我们有一堆的样本数据，在图上绘制出的红叉即房子面积和价格的关系，现在的目标就是找到一个方程来拟合这些数据，并用得到的方程来预测房屋的价格。通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数，通过最优化
step1 添加数据分析包 参考链接：https://jingyan.baidu.com/article/59a015e30c28b3f7948865ce.htmlstep2 用添加的数据分析包做回归分析 1、 先看回归统计表，Multiple R即相关系数R的值，和我们之前做相关分析得到的值一样，大于0.8表示强正相关。也可为负的，小于-0.8可以认为是强的负相关。2、 回归统计表中的R Squ
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2024-03-24 14:28:24
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线性回归线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析， 来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自 变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回 归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单 回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归：使用形如y=wTx+b 的线
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2024-02-25 05:09:01
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前面的一个阶段我们已经掌握了一些线性回归的知识点，接着我们开启学习的新篇章，这将是在研究中非常重要的一部分。1. 线性回归知识点回顾基于简单或者多重线性回归，我们可以完成一下任务：(1)计算拟合直线的R2，判定模型的拟合效果。参考：线性回归中的R方与R方显著性。(2)计算R2的p值，判定R2是
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2023-08-13 21:53:18
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逻辑回归 图形化表示如下所示 待解决） 为什么在logistic回归中为什么不直接采用Linear Regression中的Loss函数？ 解答：选择使用均方根误差（Linear Regression），误差的导数在接近最小值时候会取值到0，但是当取值特别大，远远偏离正确数值
机器学习 - Logistic 回归动机Logistic 回归优化线性表示的角度（Logistic 分布、概率）来看凸优化的角度来看多分类one vs. oneone vs. all / rest特点与应用 (Logistic 回归实际上是处理分类问题的方法)动机在处理标签为二值的数据，即二分类任务时，如果使用基本的线性回归模型是无法准确预测的，应当以 “0”， “1”来作为模型的输出，从而判断
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描述统计分析简介
基本统计分析，又叫描述性统计分析，描述性统计主要包括数据的集中趋勢分析、数据的离散程度分析、频数分布分析等。通常对收集来的数据进行直接的频率、频数等描述，描述性统计分析一般对样本的最小值、最大值、平均值、标准偏差等进行分析，这些数据有助于了解样本数据特征，能够清晰的看到各个统计量的分布情况。中位数如果有一组数据，把它按从小到大的顺序排列，将这一数列等分成两
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2024-08-16 15:01:34
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当我们检验分类变量时，会立刻想到用卡方检验，但卡方检验无法对连续性自变量进行检验；而传统的模型框架下，加权最小二乘法不适用于二分类因变量。当因变量为分类因变量或发生的概率时，此时就要用到Logistic回归。Logit变换与Logistic回归odds=p/(1-p) 比值或优势，取对数ln(odds) 这就是Logit变换 ，odds是以0.5为对称点，分布在0-1分为内，那么ln(od
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2024-05-21 21:06:44
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作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别
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2020-07-20 12:13:00
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样本描述：各位老师好,我的论文采用的是微观面板非平衡数据（合并了3波数据，总观测值6万左右），每波观测之间约有20%的样本不同（约10%的样本流失，10%的新样本补入），因变量是连续变量，核心自变量是虚拟变量。经由列联表分析，发现对重复观测的样本而言，约有8%左右样本的核心控制变量状态（0或1）会在两次观测时间中发生变异。加入协变量后，经过多次模型比较，均发现个体效应不容忽视，固定效应显著优于随机
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2024-05-24 18:55:41
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在回归问题中，常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）和R方（coefficient of determination）。这两个指标都有各自的优缺点。RMSE衡量的是预测值与真实值之间的平均偏差。它可以直观地表示模型的预测误差大小，具有很好的可解释性。然而，RMSE的缺点是它没有考虑目标变量本身的变异性。因此，在不同数据集之间进行比较时，RMSE可能无法准确反映模型的性能。相比之下，R方通过将模型
文章目录5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定5.2.1 梯度上升法5.3 python实战5.3.1 查看数据集分布情况5.3.2 训练5.3.3 绘制决策边界5.4 改进的随机梯度上升算法5.4.1 随机梯度上升算法代码：5.4.2 回归系数与迭代次数的关系5.5 示例：从疝气病症预测病马的死亡率5.5.1 准备数据5.5.2 使用
我在b站上看到深度学习框架Tensorflow学习与应用(8)，是一个深度学习线性回归的例子。算是学深度学习的第一个例子，在此记录。import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt引入这三个库，matplotlib 用来画图的，后面会说到一点点。这个例子是生成一些随机点（大体依照在x平方这
目录step1 build model最简单的模型——一元线性模型：稍复杂一点——多元线性模型：step2 Goodness of FunctionLoss function L: 评估模型好坏step3 最佳模型 - gradient decent目标：更简洁的公式：过拟合正则化Bias and VarianceBias(偏差)：Variance(方差):归纳判断梯度下降技巧Tip1：调整学习率
文章目录摘要一、logistic regression二、logistic regression 与linear Regression的区别三、discriminative （判别式模型）与generative（生成式模型）四、Multi-class Classification（多分类）五、Logistic Regression的限制与解决方法展望 摘要本章首先通过生成概率模型引入了logis
《算法分析与设计》期末复习题一、选择题1.应用Johnson法则的流水作业调度采用的算法是（D） A. 贪心算法 B. 分支限界法 C.分治法 D. 动态规划算法2.Hanoi塔问题如下图所示。现要求将塔座A上的的所有圆盘移到塔座B上，并仍按同样顺序叠置。移动圆盘时遵守Hanoi塔问题的移动规则。由此设计出解Hanoi塔问题的递归算法正确的为：（B） 3.动态规划算法的基本要素为（C） A. 最优
一.写在前面 本节主要讲的是上一节学习图中的按目标分类的橙色方块中的regression，即所要解决的问题的解为数值。本节由一个案例贯穿，即预测神奇宝贝进化后的战斗力，挺有趣的一个案例。本节略长，请耐心看，相信会有收获的，做我们这行的最重要的就是要有耐心。二.案例说明 所要研究的案例是想要预测神奇宝贝进化后的战斗力用cp值表示，具体案例描述如下图2-1。
引言LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR回归是其中最常用的一个。logit和logistic模型的区别:二者的根本区别在于广义化线性模型中的
第一章——-线性回归 Linear Regression(一)、Cost Function线性回归是给出一系列点假设拟合直线为h(x)=theta0+theta1*x, 记Cost Function为J(theta0,theta1)之所以说单参数是因为只有一个变量x，即影响回归参数θ1,θ0的是一维变量，或者说输入变量只有一维属性。首先要熟悉下最小二乘法，也叫做最小平方法。，“最小”指
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2024-08-14 02:19:54
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Logistic回归分析使用Logit模型研究二元因变量和一组独立（解释）变量之间的关联。然而，在匹配研究中，无条件的logistic regression是偏见的（高估了OR）。条件logistic回归是由Norman Breslow, Nicholas Day, Katherine Halvorsen, Ross L. Prentice和C. Sabai在1978年提出，是logistic回归
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2023-10-17 08:01:08
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