在我们的实际生活中遇到的问题一般都有多个变量影响，就拿上个例子房价来说，影响房价的因素还有地段、朝向、面积大小等等，所以必须采用多变量，这样拟合的模型才更准确。模型：这里考虑了四个因素对房价的影响，如下图所示：变量类型分为x1、x2、x3、x4，其中n表示特征的数量m表示样本数。根据上面的多变量模型建立假设函数：如下图所示，我们把x0设为1，另外写成X列向量和θ列向量，最后整个假设模型函数写成θ的
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2024-03-04 16:38:41
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大数据分析之—基于模型的复杂数据多维聚类分析 随着现实和虚拟世界的数据产生速度越来越迅猛，人们开始关注如何从这些数据中获取信息，知识，以及对于决策的支持。这样的任务通常被称作大数据分析（BigData Analytics）。大数据分析的难点很多，比如，由于海量数据而带来的分析效率瓶颈，使用户不能及时得到分析结果；由于数据源太多而带来的非结构化问题，使传统的数据分析工具不能直接利用。 本文讨论大
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2024-06-18 10:28:13
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转自别处 有很多与此类似的文章 也不知道谁是原创 因原文由少于错误 所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白 并且有些复杂，后面的运行流程依据前面的得出的算子进行分类)初步接触谓LR分类器(Logistic Regression Classifier)，并没有什么神秘的。在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm. 当测试样本集中的测试
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2024-05-07 19:32:47
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在极大程度上，为你的类（包括类模板）和函数（包括函数模板）提供正确的定义是战斗的关键性部分。一旦你得到正确的结果，相应的实现很大程度上就是直截了当的。但是仍然有一些注意事项需要当心。过早地定义变量会对性能产生拖累。过度使用强制转换会导致缓慢的，难以维护的，被微妙的 bug 困扰的代码。返回一个类内部构件的句柄会破坏封装并将空悬句柄留给客户。疏忽了对异常产生的影响的考虑会导致资源的泄
一、理论模型 本文选择向量自回归模型，简称VAR模型，是一种常用的计量经济模型，加粗样式1980年由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims）提出。VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有任何事先约束条件。它是AR模型的推广，此模型目前已得到广泛应用。 向量自回归(VAR)是基于数据的统计性质建立模型，VA
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2023-12-01 10:56:08
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简介回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数
回归的目的是预测数组型的目标值。
线性回归：根据已知的数据集，通过梯度下降的方法来训练线性回归模型的参数w，从而用线性回归模型来预测数据的未知的类别。形式化定义假设函数（hypotheses
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2024-05-14 21:57:27
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摘要：文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想，得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解，给出多变量灰色预测模型的MATLAB 程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。关键词：多变量；灰色预测模型；算法；MATLAB引言自从邓聚龙教授提出灰色系统理论以来，灰色预测模型在许多领域得到了广泛应用。许多的研究工作者对于动态微分方程模型GM（1，1）进行了广泛的研究，为了提高
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2023-08-02 23:17:31
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Linear Classification 目录Linear Classification线性回归与线性分类线性分类模型感知机模型模型推导求解线性判别分析LDA模型推导求解Logistic Regression（逻辑回归）模型求解参考资料 线性回归与线性分类 线性回归（ ）具有线性、全局性、以及数据未加工的特点：1. 线性：即变量与输出呈线性关系
回归(Regression) 回归是一种数学模型，主要用于分析因变量与自变量之间的函数关系，如果因变量和自变量之间的关系是线性关系，那么该回归就是线性回归。在机器学习领域，回归的主要功能是预测，即通过使用在已知的数据集上训练并总结出来的因变量与自变量之间的函数规律，对未知的或没有统计到的数据进行预测推断。主要应用场景在：股市预
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2024-06-12 23:06:37
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统计计量丨常见统计检验的本质都是线性模型(或：如何教统计学)Python版(上)6、三个或多个均值方差分析 ANOVA 是只有类别型⾃变量的线性模型，它们可以简单地扩展上述模型，并重度依赖虚拟变量。如果你还没准备好，⼀定要去阅读虚拟变量⼀节。6.1 单因素方差分析和 Kruskal-Wallis 检验6.1.1 理论：作为线性模型 模型：每组⼀个均值来预测
。
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2024-08-29 10:50:58
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关于赋值算符在表达式中的使用 其实，大家一般不会在一个表达式中使用多个赋值算符，除非不太正常，但其实很多语言的编译或解释系统都允许这样做，关键是如何使用。赋值算符和其它算符明显不同的一点还在于：其它算符均是自左至右进行解析，而赋值算符则恰恰相反！ 我们来看如下一个简单的例子，请你给出判断：这个表达式到底是合法的还是非法的： &nbs
------------------------非典型线性回归---------------------------1.基础知识线性模型的自变量的的类型一个分类自变量，一般线性模型就是 t 检验或单因素方差分析两个或多个分类自变量，就是多因素的方差分析个定量自变量，一般线性模型就是简单线性回归两个或多个定量自变量，就是多重线性回归一个分类自变量和一个连续自变量，一般线性模型就转化为协方差分析线性回
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2023-12-24 10:58:35
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目录回归分析线性回归基本原理参数估计的普通最小二乘法回归方程的检验及模型预测一元线性回归多元线性回归含有定性自变量的线性回归非线性回归可线性化的非线形分析非线性回归模型多项式回归分位数回归回归分析当变量之间存在相互依存的关系时，还可以进行回归分析(regression)。回归分析的研究领域有：线性回归、非线形回归、定性自变量回归、离散因变量回归等。线性回归基本原理相关分析中的两个变量之间的地位时对
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2023-07-27 21:42:16
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回归是最重要的统计和机器学习工具之一。我们说机器学习之旅从回归开始就没有错。它可以被定义为允许我们基于数据做出决策的参数技术，或者换句话说，允许我们通过学习输入和输出变量之间的关系来基于数据进行预测。这里，依赖于输入变量的输出变量是连续值实数。在回归中，输入和输出变量之间的关系很重要，它有助于我们理解输出变量的值如何随输入变量的变化而变化。回归经常用于预测价格，经济，变化等。用Python构建回归
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2024-06-04 19:04:44
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Mathematical Models 数学模型数学模型是用来描述自然世界的数学模型描述了自然界的变化规律数学模型为我们提供了定量分析和定性分析的途径数学模型可以由以下方式进行求解：
Analytically: Solve by handNumerically: Solve by computer数学模型通常是用 Mathematical objects 数学对象和等式构成的数学对象分为变量
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2023-11-06 18:37:50
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在日常的数据处理中，定量分析问题往往是通过拆分指标数据来完成，指标数据一般是建立在各原始数据的运算和逻辑关系上面，新的变量数据有时候是在已有的变量中通过各种计算和条件设置产生的。因此，数据处理中离不开变量的计算。IBM SPSS Statistics中变量的计算功能、个案计数功能可以让你在软件中直接生成想要的新变量，帮助完成数据的处理，下面就有两个简单的例子来描述SPSS是如何帮助我们完成日常数据
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2023-11-24 01:05:11
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1.确定业务目标2.数据获取 自有数据、爬虫数据3.数据检验 唯一性（去重）、样本完整性（样本分布不能偏离总体分布太远）、取值范围、异常值（极值、错误的数值等）4.变量选择（数据清洗） 选择具有预测能力的自变量。在做自变量的选择时，需要做数据的探索（这要依靠个人经验和统计学的基础知识），如查看各个自变量的统计特征和分布、自变量之间或自变量和因变量之间是否存在相关性
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2024-07-31 16:24:14
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四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 在本章节,我们要讨论一种新的线性回归形式.这种形式适用于多个变量(或者说多特征量).在我们之前讨论的线性回归,我们只有一个特征量(房屋面积),我们必须用此特征量来预测房屋价格.但现在我们有多种特征来预测.4.1 多维特征\(x_1,x_2,x_3,x_4\)等来表示我们房屋的不同特征,然后仍
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2024-05-22 19:48:54
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总览：1.摘要2.问题引入3.逻辑回归问题的几何描述 3.1通俗描述 3.2解析几何的知识找到逻辑回归问题的分界线 3.3从概率角度看待Z4.构造代价函数求出参数的值 4.1构造代价函数（从极大似然函数引入） 4.2使用梯度下降法求解参数5.从特征处理的角度重新梳理我们刚才的分析过程 1.摘要线性回归能对连续值结果进行预测，而逻辑回归
今天是机器学习专题的第34篇文章，我们继续来聊聊SVM模型。我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式，最后我们消去了所有的变量，只剩下了\(\alpha\)。在硬间隔模型当中，样本是线性可分的，也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中，这样的情况几乎是不存在的。道理也很简单，完美是不存在的，总有些样本会出错。那针对这样的问题我们应该怎么解决呢？软间隔在上
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2024-05-30 08:17:22
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