简介Python之所以如此受欢迎的一个原因就在于它能够应用于数据分析和挖掘方面的工作。不仅是在工业化运用还是在科学研究中，Python提供了非常方便和高性能的应用接口，是人们只需要关注数据本身，而不需要花太多的精力在方法上。线性回归模型是最常见的统计模型，它反映了系统整体的运动规律。从数学的角度讲，就是根据系统的总体静态观测值，通过算法去除随机性的噪点，发现系统整体运动规律的过程。最简单的线性回归
转载
2023-09-14 09:36:59
158阅读
目录分类分析分类问题与对应的模型二分类问题1.1 线性回归模型是如何处理分类问题的两种映射函数——Logistic函数与Probit函数logistic函数Probit函数logistic线性回归函数Probit线性回归模型模型推断分类预测1.5.1 模型预测的原理1.5.2 预测结果呈现——混淆矩阵与多指标混淆矩阵“样本不均衡”1.5.3 对抗不平衡数据集——改变阈值2. 无序多分类问题多分类
首先要清楚，逻辑回归是一种分类算法。它是在线性回归模型的基础上，使用Sigmoid函数，将线性模型的预测结果转变为离散变量，从而用于处理分类问题。1 逻辑回归原理以二分类为例，说明逻辑回归的工作原理。由线性回归小结基础，不难得出线性回归的假设函数\(h_{\theta }^{'}\left ( x \right )\)，在逻辑回归中，使用Sigmoid函数使得\(h_{\theta }^{'}\l
一、加载库import numpy as np
import pandas as pd二、数据预处理data = pd.read_csv(r"Iris.csv")
# data
# 去掉不需要的ID列
data.drop("Id", axis=1, inplace=True)
# 删除重复的记录
data.drop_duplicates(inplace=True)
# Iris-setosa I
转载
2023-08-18 20:11:18
80阅读
还是回到上次谈到的线性回归问题，我们知道，回归分析模型可以用
来表示。对应到第
个样本，可得
，其中，
是第
个样本的因变量值，
是自变量值，
则是真实值
和预估值
之间的差异值，也称为误差项值。对于这个模型，我们目标就是要求出
# R语言中的回归及beta hat估计
回归分析是一种常用的统计方法，旨在通过已知的自变量（解释变量）来预测一个因变量（响应变量）。在回归分析中，最经典的模型是线性回归模型。本文将详细讲解在R语言中如何进行线性回归分析，特别是如何计算回归系数（通常称为beta hat）。
## 1. 什么是Beta Hat？
在回归分析中，模型通常表示为：
$$
Y = \beta_0 + \beta_
# 实现Python线性回归Beta显著性检验
## 简介
在进行线性回归分析时，我们通常会对回归系数进行显著性检验，以确定自变量对因变量的影响是否显著。本文将向您介绍如何在Python中实现线性回归Beta显著性检验的方法，帮助您更好地理解回归模型的结果。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取数据) --> B(拟合线性回归模型)
B -->
原创
2024-03-19 05:23:44
199阅读
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。比如说，在当前
转载
2024-05-08 22:05:45
132阅读
继续逻辑回归学习，今日笔记记录。1、逻辑回归和线性回归的关系：对逻辑回归的概率比取自然对数，则得到的是一个线性函数，推导过程如下。首先，看逻辑回归的定义 其次，计算两个极端y/(1-y)，其值为（负指数分之一，则负负得正）：取自然对数后得到等式：2、考虑具有N个独立变量的向量x,其表现形式为： 设条件慨率P(y=1|x)=p为根据观测量相对于某事件x发生的概率。 假设这个概率分布情况满足逻辑回归函
转载
2024-09-25 06:59:31
71阅读
作者 | James BriggsPython 发布了版本号为 3.9.0b3 的 beta 版，后续即将发布 Python 3.9 的正式版。该版本包含了一些令人兴奋的新特性，预计正式版发布以后这些特性能够被大家广泛使用。本文主要介绍以下几个方面：新增字典合并运算类型提示字符串新增的两个方法新的 Python 解析器 —— 大赞！接下来带着大家了解一下这些特性以及它们的用法。01 字典合并这是我
转载
2023-11-30 09:39:46
60阅读
一、线性回归模型定义按变量数据可以分为：一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归模型可以表示如下： 公式中参数解释如下： x ：自变量 y ：因变量 β 0：截距 β 1：变量回归系数 ϵ :误差项的随机变量 ，假设服从正态分布 （β 0 +β 1 x）反映了由x变化引起的y线性变化。多元回归模型表示如下： 写成向量： 总结一下，有如下几个主要的假设条件：（1）误差项ϵ是一个期望为0的随机变量，即
转载
2024-02-24 11:19:33
1120阅读
有些情况下，预测变量中也会包含类别变量的情形。因此，本篇继续接前文多元线性回归的内容，通过一个简单示例展示带类别预测变量的线性回归在R语言中的计算方法，并解释结果中类别项的含义。示例数据示例数据、R代码等，可见网盘附件(提取码，24cr)：https://pan.baidu.com/s/1qdm6x4B1JtlBIOINPyBZyA附件“plant.txt”来自某项调查研究数据，测量了生长
转载
2023-10-19 22:15:10
83阅读
Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？
还有ridge regression uses
L2 regularization; and Lasso uses
L1 regularization.
L1和L2一般如何选取？
我觉得这个问题首先要从“为什么普通的线性回归在很多场合不适用”开始说起，要理解
beta分布贝塔分布（ Beta Distribution ) 是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，在机器学习和数理统计学中有重要应用。在概率论中，贝塔分布，是指一组定义在(0,1)区间的连续概率分布。其概率密度函数为：beta 分布的期望为：下面我们通过一个问题来具体的分析 beta 分布的使用。假设一个概率实验只有两种结果，一个是成功，概率是X；另一个是失败，概率为（1−
转载
2023-10-17 16:40:55
217阅读
（作者：陈玓玏）1. 为什么我们需要逻辑回归？逻辑回归的基础是线性回归，但如果我们用线性回归可能会出现两个问题，第一个问题受Rachel_zhang的博客启发，描述如下： 如果我们通过线性回归来预测癌症，特征是肿瘤的size。当数据点只有左边八个时，可以用粉红色的线来做线性回归，回归的结果是，当结果值大于0.5时，我们可以认为样本属于正样本，反之属于负样本。但当样本增加后，也就是加入最右边的红色样
转载
2024-04-04 10:26:20
68阅读
我们比较熟悉均匀分布、二项分布等概率分布，那么 beta 分布是什么呢？一句话，beta 分布表示 一种概率的 概率分布；也就是说，当无法确定一件事的概率P时，我们可以把它所有概率P统计出来，然后每个P对应一个P'，P'就是 beta 分布；下面我从多个角度具体阐述一下 生活案例 投篮命中率估计熟悉篮球的朋友都知道，运动员投篮命中率大概在 21%-33% ，这叫先验知识；现在有
转载
2023-10-31 20:59:33
138阅读
# Python计算beta的步骤
## 1. 了解什么是beta
在开始计算beta之前，我们需要先了解什么是beta。Beta是用来衡量一个资产相对于整个市场的波动性的指标。它可以帮助我们评估一个投资组合或股票相对于市场的风险。
## 2. 收集数据
要计算beta，我们需要收集一段时间内股票的价格数据和市场指数的价格数据。可以使用Python的pandas库来获取这些数据。
``` p
原创
2023-08-18 16:52:50
600阅读
# Python 输出 Beta：深入理解及应用
在编程语言中，Python 是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁易读的语法而受到开发者的青睐。而在数据科学和统计学领域，输出特定的值（如 Beta）是一项常见的需求。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中输出 Beta 值，并通过代码示例进行详细讲解。
## 1. 什么是 Beta？
“Beta” 是一个多义的术语，常用于不同的数学和
# 科普文章：使用Python求解Beta分布
## 1. 引言
Beta分布是概率论与统计学中的一种连续概率分布，最早由英国统计学家Thomas Bayes提出，并由英国数学家Karl Pearson进行了更详细的研究和推广。Beta分布常被用作概率论和数理统计中的先验分布，也被广泛应用于贝叶斯统计、机器学习、金融风险分析等领域。
本文将介绍Beta分布的定义、性质以及如何使用Python
原创
2023-09-29 05:23:59
208阅读
在Python开发中，经常会遇到“beta”类型的问题，这可能涉及到不稳定的代码版本、数据的备份与恢复等。为了有效管理和解决这些问题，我将详细讲述一个完整的解决方案，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析。
# 备份策略
在任何生产环境中，制定一个有效的备份策略至关重要。我们可以使用甘特图规划周期性备份任务，以确保数据的安全。以下是备份策略的甘特图：
```merma
