总所周知，logistic regression算法是一个十分经典的机器学习算法，可用于回归和分类任务。它在广义上说也是一种线性回归模型，不过是在线性回归的基础上加入了kernel函数，包括高斯核，多项式核，线性核等激活器，最经典的莫过于sigmoid，于是可以解决线性回归难以解决的非线性问题。倘若从损失函数的角度来看，LR的损失函数是基于极大似然函数的，（具体做法是加了Log和负号），而线性回归
import numpy as np
# 假设空间函数：h(x)
def sigmoid (xArr):
xMat = np.mat(xArr)
return xMat.T * xMat
# 批量梯度下降法
# alpha：学习率 maxCycle：学习的迭代次数
def gradAscent (dataMatin,labels, alpha=0.1, maxCycle=1
转载
2024-01-22 04:35:57
120阅读
回归分析有的变量间有一定的关系，但由于情况错综复杂，无法精确研究，或由于存在不可避免的误差等原因，以致无法使用函数形式来表示。为研究这类变量之间的关系就需要大量试验或观测获得数据，用统计方法寻找它们之间的关系，这种关系反应了变量之间的统计规律。使用统计方法寻找统计规律便是回归分析在回归分析中研究的主要问题是：1）确定与的定量关系表达式。这种表达式成为回归方程。2）对求得的回归方程的可信度进行检验（
线性回归是机器学习里面最常见的学习模型。基本线性方程：1.思想： 用一个线性组合的方程去拟合数据，系数则可以告诉我们哪些特征有用，哪些没用。 2.基本形式：
y=a1x1+a2x2+...+adxd+d y=WTX+b 。其中
W=(w1;w2;...;wd) 3.求解方法： 我们假设线性方程为：
f(x)=a1x1+a2x2+...+adxd+
目录一、前言二、变量的关系三、回归与随机扰动项四、线性回归的假设前提五、线性回归的解法：1.最小二乘法估计：求最小残差2.最大似然估计：求最大的随机观测概率 六、事后检验1.拟合优度检验：2.变量显著性检验3.参数区间估计：一、前言我们在讲过ANOVA,MANOVA，今天来说一下线性回归，本篇只做理论，R语言代码会在下一篇讲解。一元线性回归在统计学，计量经济学和机器学习中很常见，我们今天
转载
2023-06-21 19:25:52
102阅读
使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。首先，我们先构造一个分析的数据集x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),
var1=runif(10,min=1,max=50),
var2=runif(10,mi
转载
2023-09-25 18:49:07
231阅读
线性回归法目录线性回归法一.简单线性回归二. 最小二乘法三.简单线性回归的实现四.向量化五.衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE1、均方误差(MSE)2、均方根误差(RMSE)3、平均绝对误差(MAE)六.最好的衡量线性回归法的指标 R Squared七.多元线性回归和正规方程解一.简单线性回归二. 最小二乘法对b求偏导对a求偏导矩阵向量化三.简单线性回归的实现准备一些
转载
2024-02-19 12:30:54
124阅读
展示各类回归模型的回归线绘制方法，包括通用绘制方法以及ggplot2提供的一些回归线简单绘制方法：线性回归多项式回归loess（局部加权）回归分段线性回归样条回归稳健回归分位数回归library(ggplot2)
library(MASS)
library(splines)示例数据使用R自带的mtcars汽车数据集，研究mpg与wt这两个连续变量的关系print(head(mtcars))
#
转载
2024-03-03 08:18:54
196阅读
R语言是一种流行的统计和数据分析语言，你可以使用它来编写复杂的程序。下面是一个使用R语言实现线性回归的示例程序：# Load the data
data <- read.csv("data.csv")
# Split the data into training and test sets
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(da
转载
2023-05-23 17:54:35
228阅读
1. 目的：构建线性回归模型并检验其假设是否成立。2. 数据来源及背景2.1 数据来源：数据为本人上课的案例数据，2.2 数据背景：“玻璃制造公司”主要向新建筑承包商和汽车公司供应产品。该公司认为，他们的年销售额应与新建筑数量以及汽车生产高度相关，因此希望构建线性回归模型来预测其销售额。 glass <- read.csv("glass_mult.csv",header
转载
2023-06-25 14:01:32
110阅读
线 性 回 归我们从第1章了解到回归问题会预测一个数值型的输出。最简单和最常见的回归类型就是线性回归。本章要探讨为什么线性回归如此常用，以及它的局限性和扩展问题。2.1 线性回归入门在线性回归（linear regression）中，输出变量是通过输入特征的一个线性加权组合来预测的。下面是简单线性模型的一个示例：＝1x＋0上述模型实质上表达的是，我们要估算一个用表示的输出，它是由字母x标记的一个预
转载
2023-06-25 14:08:48
208阅读
# R语言分段线性回归指南
随着数据分析的不断进步，许多开发者和数据科学家都需要掌握分段线性回归的概念和实现方法。本文将带你从基本概念到实现细节，逐步完成分段线性回归的分析，并展示一个甘特图以帮助你理解任务流程。
## 流程概述
以下是进行R语言分段线性回归的一般步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|------|-----------|
| 1 | 准备和清洗数据 |
| 2
原创
2024-09-01 04:37:17
533阅读
# R语言分层线性回归
在统计学中，线性回归是一种用于探索变量之间关系的常用方法。而分层线性回归则是线性回归的一种扩展，它可以用来研究多个层次的数据结构，比如不同组织单位、不同地区等之间的差异。在R语言中，我们可以利用一些包来进行分层线性回归的分析，比如`lme4`和`nlme`等包。
### 什么是分层线性回归
分层线性回归（Hierarchical Linear Regression）又
原创
2024-04-10 04:10:05
665阅读
R语言使用逻辑回归分类算法逻辑回归属于概率统计的分类算法模型的算法，是根据一个或者多个特征进行类别标号预测。在R语言中可以通过调用logit函数执行逻辑回归分类算法并预测输出概率。通过调用glm函数将family参数也就是响应分布指定为binominal（二项式），就是使用逻辑回归算法。操作同进述内容一样准备好训练数据集与测试数据集。fit = glm(churn ~ .,data = train
转载
2023-08-15 15:21:52
304阅读
普通线性回归1.最小二乘线性模型> dat=read.csv("https://raw.githubusercontent.com/happyrabbit/DataScientistR/master/Data/SegData.csv")
> dat=subset(dat,store_exp >0&online_exp >0)
> modeldat=dat[,g
转载
2023-08-10 13:46:05
535阅读
1 线性回归是什么？2 线性回归怎么应用？本文解释了如何在R中运行线性回归。本教程将介绍线性回归的假设以及如果假设不满足如何处理。 它还包括拟合模型和计算模型性能指标以检查线性回归模型的性能。 线性回归是最流行的统计技术之一。 它已被使用了三十多年。 它几乎在每个领域都被广泛接受，因为它很容易理解线性回归的输出。线性回归它是一种发现称为一个连续的因变量或者目标变量与一个或者多个（连续或者不连续）的
转载
2023-12-30 21:01:49
110阅读
目录 一、衡量线性回归法的指标 二、波士顿房产数据衡量回归算法的标准 一、衡量线性回归法的指标 1、 MSE、RMSE、MAE 对于分类问题，我们将原始数据集划分成训练数据集和测试数据集两个部分，并且使用训练数据集训练出模型，然后使用模型来预测测试数据集，然后使用测试数据集自带的真实标签值与预测值进行对比，进而得到分类准确度，
转载
2024-06-27 09:10:17
34阅读
2.8 小结在本章，我们学习了线性回归，这是一种让我们能在有监督学习环境下拟合线性模型的方法，在这种环境下，我们有一些输入特征和一个数值型的输出。简单线性回归是对只有一个输入特征的情况的命名，而多元线性回归则描述了具有多个输入特征的情况。线性回归是解决回归问题很常用的第一步骤。它假定输出是输入特征的线性加权组合，再加上一个无法化简、符合正态分布、具有0均值和常数方差的误差项。这种模型也假设特征是相
转载
2023-08-08 11:25:51
116阅读
做回归的一般步骤为：1、确定回归方程中的解释变量和被解释变量2、确定回归模型通过观察散点图确定是建立线性回归模型还是非线性回归模型3、建立回归模型4、对回归方程进行各种检验5、利用回归方程进行预测下面就对线性回归模型的建立进行详细的阐述一、获取数据 R软件里面有很内置的数据集，用data()函数可以查看到各种数据集 这里我们使用的是R软件自带的swiss数据集，这个数据集记录了瑞典1888年的生产
转载
2023-06-21 16:46:16
949阅读
机器学习笔记-Logistic回归
在前面的笔记中，我们已经了解了线性模型。线性模型虽然简单，却有丰富的变化。
Logistic回归目录广义线性模型Logistic回归Logistic回归系数估计总结1. 广义线性模型 图1 对数线性回归示意图即若预测值\(z\)大于0就判为正例，小于0则判为反例，预测值为临界值0时则可以任意判别，
转载
2023-12-08 20:39:12
343阅读
