第五章 多变量线性回归多功能 符号定义： n表示特征的数量， x表示输入变量（或者特征）， y表示输出变量（预测的目标变量）， x(i)表示第i个训练样本的输入特征值（i指的是索引，表示第多
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2024-04-22 19:29:56
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一、多特征（Multiple Features）笔记（二）中所讨论的房价问题，只考虑了房屋尺寸（Size）一个特征，如图所示：这样只有单一特征的数据，往往难以帮助我们准确的预测房价走势。因此，考虑采集多个特征的数据值，往往能提升预测效果。例如，选取如下4个特征作为输入值时的情况：对一些概念的解释：n: 特征数量 x(i): 第i个训练样本的输入（所有特征） y: 输出变量/目标变量 xj(i):
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2024-03-27 08:09:58
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# Python多因变量的线性回归实现
## 目录
- [介绍](#介绍)
- [步骤](#步骤)
- [步骤1：导入所需库](#步骤1：导入所需库)
- [步骤2：准备数据](#步骤2：准备数据)
- [步骤3：拟合线性回归模型](#步骤3：拟合线性回归模型)
- [步骤4：预测新数据](#步骤4：预测新数据)
- [总结](#总结)
## 介绍
线性回归
原创
2024-01-25 08:31:55
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线性回归 主要内容包括：线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:数据集 我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房
机器学习的一些概念：1**.**有监督学习（Supervised Learning）****：我们给学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成 2。无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇，所以也叫做聚类算法。 3
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2024-10-26 16:48:52
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逻辑回归是用来解决二分类问题的什么是分类问题 这是多种不同的动物以及它们不同的特征每种动物属于不同的种类有一条新的数据 知道它的特征 这些特征都属于特征列 预测这个是哪个种类的动物种类那列是属于目标列这种判断每条数据所属类别的问题属于分类问题二分类问题当分类问题的目标列只有两种情况时属于二分类问题 比如把动物类别修改为是否为哺乳类回归和分类的区别不要被逻辑回归的回归二字所欺骗逻辑回归其实是解决
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2024-09-14 11:47:16
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吴恩达《机器学习》学习笔记三——多变量线性回归一、 多元线性回归问题介绍1.一些定义2.假设函数二、 多元梯度下降法1. 梯度下降法实用技巧：特征缩放2. 梯度下降法的学习率三、 特征选择与多项式回归四、 正规方程法1. 一些定义2. 正规方程解的公式3. 梯度下降法和正规方程法的比较4. 正规方程法在矩阵不可逆的情况下的解决 上一个笔记介绍了单输入变量（一元）线性回归问题，即只考虑了一个属性对
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2024-04-22 19:15:47
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# Python 多元非线性拟合多个因变量的实现指南
在数据分析和建模中，多元非线性拟合是一个重要的技能，特别是当我们需要解决多个因变量时。本文将带着一位刚入行的小白，详细介绍如何实现 Python 多元非线性拟合多个因变量的过程。
## 流程概述
为了全面理解多元非线性拟合的过程，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
1.回归分析概述相关分析是研究两个或两个以上的变量之间相关程度及大小的一种统计方法回归分析是寻找存在相关关系的变量间的数学表达式，并进行统计推断的一种统计方法在对回归分析进行分类时，主要有两种分类方式：根据变量的数目，可以分类一元回归、多元回归根据自变量与因变量的表现形式，分为线性与非线性所以，回归分析包括四个方向：一元线性回归分析、多元线性回归分析、一元非线性回归分析、多元非线性回归分析。回归分
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2023-11-04 06:36:42
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目录那么如何从线性回归得到我们的逻辑回归模型呢？？？那么我们怎么得到这个模型的参数θ？？？预备知识：1.线性回归方模型：2.函数及其几何图：Sigmoid函数是一个S形状的函数，
当自变量Z趋近正无穷的时候，g（z）趋近于1，
当自变量z趋近负无穷的时候，g（z）趋近于0.
它能够把任意的实数压缩转换到0~1的区间（不等于0或者1）
因此这种转换很适合用来做二分类。
因此，逻辑回归虽然后面带了回归
3.1简单线性回归 有监督学习:数据集带标记，标记为连续值 在一个回归模型中，我们需要关注或预测的变量叫做因变量，我们选取的用来解释因变量变化的变量叫做自变量。用一个或多个自变量来预测因变量的数学方法学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数 f(x) = wo+w11+…+Wnn 用向量的形式表示 f(x)= w’ x + Wo 优点简单、基本、可理解性好自变量只有一个（一维) y = wo+
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2024-07-20 06:52:50
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之前一篇是写在数据科学领域使用因果推断的案例，因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦（九） 主要应用的领域在：智能营销、一些机制干预的有效性、智能补贴等，那么可以看看在不常见领域的案例，拓宽一下视野。 文章目录1 自治代理和多代理系统2 因果表征学习在CV领域的应用2.1 Visual Commonsense R-CNN——改造Loss2.2 Causal Intervention for
# 实现Python多个哑变量线性回归
## 介绍
在数据分析和机器学习中，线性回归是一种常见的方法。当我们的自变量中包含多个分类变量时，可以使用多个哑变量（虚拟变量）来表示这些分类变量，以便进行线性回归分析。本文将介绍如何使用Python实现多个哑变量线性回归的方法。
## 流程概述
下表展示了实现多个哑变量线性回归的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
|
原创
2024-05-08 04:24:50
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# Python中的多个因变量求解
在数据分析和科学研究中，我们经常需要处理多个因变量（或者说响应变量）与自变量（解释变量）之间的关系。Python为我们提供了便利的工具来实现这一目标，尤其是在使用`statsmodels`和`scikit-learn`等库时。
## 1. 什么是因变量和自变量？
因变量是我们希望预测或解释的变量，自变量则是我们用来做预测或解释的变量。例如，假设我们想研究学
原创
2024-09-20 14:25:40
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在回归分析中，经常看到多变量回归、多因素分析、多重线性回归、多元logistic回归等诸如此类的名词。这些所谓的多变量、多因素、多重、多元，是否一回事？很多初学者都会比较迷惑，本文主要对此做一阐述。回归分析中，主要就是因变量和自变量，大多数的回归模型的形式都是如下所示：因变量(或因变量的变换)=截距+回归系数*自变量(可以是多个自变量)它反映了1个或多个自变量是如何影响因变量的。因此，关于多变量、
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2023-12-23 21:09:45
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一、多变量分析方法的选择 https://pan.baidu.com/s/1ogCfSwcNvxlJXPhPzeHlGQ 提取码: qs3d； 分析的目的：区分有监督分析和无监督分析 1、有因变量，则建立有监督模型； 1）因变量为连续变量（建立的模型称为回归预测模型），自变量为连续变量时，可选择回归分析、方差分析；自变量为分类变量或分类+连续变量，可选择带虚拟变量的回归分析、联合分析、方差分析；
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2023-12-14 12:35:02
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一、什么是回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系，在已知自变量的情况下，可以预测因变量的取值。回归技术主要分为线性回归和非线性回归，针对目标函数和求解算法又出现的其他类型的回归。二、回归技术的分类1、线性回归（LR）（1）基本线性回归 基本线性回归使用直线建立因变量一个或多个自变量之间的关系 基本线性回归是一种多自变量，单因变量的模型，适用于自变量与因变量是线性
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2023-12-17 11:24:28
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* 多元回归与相关一元回归是因变量Y在一个自变量X上的回归，它仅仅涉及到两个变量的关系问题。多元回归（multiple regress）：一个变量（因变量）对其他两个或两个以上变量（自变量）的线性回归关系。 若因变量Y同时受到m个自变量X1，X2，…，Xm的影响，且这m个自变量皆与Y成线性关系，则这m+1个变量的关系就形成m元线性回归。多元回归与相关分析主要解决的问题： 1.建立由多个自变量描述和
变量间的统计关系变量间的关系有时候密切相关，但是非确定性关系，原因可能是被研究问题的复杂性，有许多因素因为我们认识以及其他客观原因的局限性，没有包含在内，或则由于实验误差、测量误差以及种种偶然因素的影响，一些变量的取值带有一定的随机性。我们把变量间具有密切关联而又不能由某个或某些变量唯一确定另外一个变量的关系，称为变量间的统计关系或相关关系。这种统计关系的规律性是统计学中研究的主要对象，现代统计学
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2024-05-09 21:48:40
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# 使用Python绘制多个因变量的散点图
在数据可视化的过程中，散点图是一个非常有用的工具，尤其是在我们想要探索因变量之间的关系时。如果你是刚入行的小白，本文将详细指导你如何使用Python绘制多个因变量的散点图。我们将通过一个系统化的流程展示所需的步骤，逐步引导你完成这项任务。
## 流程概述
以下是绘制多个因变量散点图的整体流程：
| 步骤 | 描述
