线性回归 (一)1 线性回归原理1.1 定义与公式线性回归(Linear regression)是利用 回归方程(函数) 对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归。 通用公式 ： 其中w，x可以理解为矩阵： 线性回归用矩阵表示举例： 写成矩阵形式： 从列的角度看： 那么怎么理解呢？我
# JAVA通过线性回归预测数据
在数据科学的领域，线性回归是一种基本且广泛应用的算法。它的主要目的是通过对数据进行分析，来预测一个变量（因变量）与一个或多个其他变量（自变量）之间的关系。在本文中，我们将通过一个简单的示例来说明如何使用Java实现线性回归，从而预测数据。
## 线性回归的基本原理
线性回归的基本思想是寻找一个最佳的直线拟合数据点，这条直线的方程可以表示为：
\[ y =
原创
2024-10-04 05:06:13
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目 录1.预测和控制 预测 单值预测 区间预测 因变量新值的区间预测 因变量新值的平均值的区间估计 控制2.回归系数的解释3.回归应用的问题 预测和控制 建立回归模型的目的就是为了应用，回归模型最重要的应用是预测和控制。 一、 预测 1、 单值预测单值预测就是用单个值作为因变量新值的预测值。比如研究某地区小麦单位产量y 与施肥量
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2023-09-18 09:25:42
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## 用线性预测优化Java代码的耗时
在软件开发中，优化代码的执行效率是一项非常重要的工作。特别是在处理大量数据或者复杂算法的情况下，提高代码的执行速度可以大大提升用户体验和系统性能。在Java程序中，我们可以通过线性预测来帮助优化代码的耗时，从而提高程序的效率。
### 什么是线性预测？
线性预测是一种常用的统计方法，用来预测一个变量与另一个变量之间的线性关系。在优化Java代码的耗时时
原创
2024-03-18 05:54:04
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给定数据集，其中。线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。（注：上面的以及均表示向量；的取值表示在向量上的第d个属性） 先考虑最简单的情形（简单线性回归）：输入属性的数目只有一个。简单线性回归线性回归试图学得，使得 我们可以通过使均方误差最小化来求w和b，即 均方误差对应了常用的欧氏距离。基于均方误差最小化来
目录通过线性回归带你了解算法流程一、1. 1 线性回归引入二、1. 2 决策函
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2020-12-10 22:23:00
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html# 通过线性回归带你了解算法流程# 一、
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2021-04-16 21:48:57
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# Java通过公式计算数据的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Java通过公式计算数据。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步实现每个步骤。
## 流程步骤
以下是实现Java通过公式计算数据的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Java项目 |
| 2 | 定义数据输入 |
| 3 | 编写计算公式 |
| 4 | 运行程序并
原创
2024-06-10 06:01:12
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题外话： 我上学期做了笔记的科目好像都炸了。。像Java还有数据结构。计算方法也来做一个吧，反正迟早是要炸的一、综述线性方程组的解法可以分为两类：直接法和迭代法。 直接法通过有限四次运算得到精确解，比如克莱姆法则和高斯消元法 迭代法通过运用一定的规则进行迭代，逐次逼近，比如Jacobi迭代法，G-S迭代法以及超松弛迭代法（SOR法） 一般来说，直接法精确，迭代法运算快并且容易实现二、高斯消元法高斯
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2023-11-20 07:36:13
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一、线性回归模型假设条件我们接着上篇文章开始讲解线性模型诊断方面的操作。我们说过，线性模型的参数估计采用了最小二乘法的思想，但基于该思想是有前提假设的：1）正态性假设：随机误差项服从均值为0，标准差为sigma的正态分布；2）独立性：因变量y之间相互独立，即互不影响；3）线性关系：因变量与自变量之间必须满足线性相关；4）同方差性：随机误差项满足方差齐性；只有线性模型满足以上几个假设条件，通过最小二
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2024-05-07 15:30:51
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(一)基础铺垫多重线性回归(Multiple Linear Regression)研究一个因变量与多个自变量间线性关系的方法在实际工作中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用2个或2个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多重线性回归;(二)多重线性回归模型1.模型2.模型关键词解析偏回归系数多重线性模型中包含多个自变量，它们同时对因变量y发生作用，如果要考察一个自变量对
据，然后挑选出最好的线性函数。需要注意两点：A．因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即
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2023-11-16 09:33:27
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在上次写的线性回归螺纹钢（1）中，我提到了，要是用不同的时间周期去回测三个品种和螺纹钢走势的相关性，那会有什么结果？今天回测了一下铁矿石和螺纹钢在不同时间周期的线性相关性，补充一下上次的结论。还是使用聚宽平台，时间周期选择了两组，一组是日线——d，一组是分钟——m：time1=['1d','2d','3d','4d','5d','6d','7d','8d','9d','10d']
在之前写了一篇关于线性回归分类的方法，这里是记录了用Java的方法，也是在看了一位博友的进行优化的（借鉴借鉴了），主要也就是让想学机器学习的朋友好好了解一下，一起来共同学习一下而已，顺便将这些记录下来。package xianxing;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
i
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2024-04-10 19:03:40
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要想从根本上理解产量预测, 就应该从最简单、最不靠谱模型出发. 希望能通过逐渐增加相关因素, 获得比较切合实际生产的模型.1. 产量时序模型采用线性或准线性模型.1.1 常数模型在一个比较短的时期, 可采用本模型. 日产油量为常数.模型优点:对一个较短的时期 (如一个月) 可能非常有效.模型缺点:很难称其为一个模型.1.2 线性递减模型油井生产分为若干阶段, 其开始的标志包括: 开始生产、措施 (
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2023-10-12 14:44:39
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# 前馈神经网络的实现流程
## 1. 理解前馈神经网络的基本原理和结构
前馈神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中每一层都由多个神经元组成。每个神经元通过学习输入数据的权重和偏置，将输入信号转化为输出信号，并传递给下一层。
## 2. 数据准备
在实现前馈神经网络之前，我们需要准备好用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入特征和对应的目标输出。一般来说
原创
2023-09-07 08:53:42
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线性回归中的误差通常有两个来源：来自方差Variance的误差来自偏置Bias的误差）情况，分别是：高方差高偏置，高方差低偏置，低方差高偏置，低方差低偏置。 最理想的情况当然是所有点（无论是训练集还是测试集）正中靶心，此时处于低方差低偏置的情况。 而现实中对数据进行拟合时，经常出现两种情况：简单模型，简单的模型更趋于平滑，这意味着样本数据对模型输出的影响较小，也就是说这些投掷点靠拢更密集，更注
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2023-09-25 11:50:51
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（作者：陈玓玏）假设有一组数据，包含个样本，其中每一个样本有个特征值，每一个样本还对应其label ，也就是说这组数据是一个的矩阵，那么我们可以通过一组参数来实现对label的预测，这样当新来一个样本时，我们可以通过找到的这一组参数和样本的运算（实际是一个函数）来预测其值。1. 代价函数那怎么评估我们的预测是否准确呢？先来科普一个三个概念： 损失函数（Loss Function）：是定义在单个
学习覃禀丰老师的机器学习第一天，一元线性回归、代价函数、梯度下降法一元线性回归，自变量只有一个，通过一条回归直线描述散点之间的拟合情况。 代价函数，使用最小二乘法计算误差，描述真实值和预测值之间的误差大小。 梯度下降法 这里的公式是会不断的向最小值优化，）α(阿拉法学习率（就是说机器学习的步长，每一步学习的效率）肯定是正数（0~1），θ（西塔）就是这里每一点的斜率，当斜率小于0，那么通过公式θ会变
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2024-04-09 10:31:44
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局部加权线性回归 线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有小均方误差的无偏估 计。显而易见，如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差，从而降低预测的均方误差。 其中的一个方法是局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）。在该方法中，我们给待预测点附近的每个点赋予一定的
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2024-06-19 21:19:42
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