问题背景有些时候在定义模型的时候，有一部分的模型结构的是完全相同的，但是模型的数量是一个可以人为控制的变量。比如在多任务学习中，如图所示，输出任务的数量是一个可以人为控制的变量，Tower层的数量随着任务数量的变化而变化。 当任务很少时，我们可以简单的定义为：self.TowerA = xxx
self.TowerB = xxx
···但是当任务很多的时候，一个一个定义非常麻烦，同时在推理的时候又
多变量线性回归再上一个我们介绍了代价函数以及梯度下降的概念和原理。并且构建了一个单变量线性回归的问题，实现了单个变量的回归问题。因为实际问题往往包括多个特征，所以我们要采用这些数据构建一个多元线性回归的模型，我将介绍两种方法即梯度下降法和正规方程法，并讨论两者的差异。 当输入变量有两个特征，一是房子的面积，二是房子卧室的数量；输出变量是房子的价格。使用我们构建的多元回归模型，开进行预测房价。 数据
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2024-05-03 13:14:23
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一、多变量线性回归1、一些符号所谓多变量指的就是一个样本有多个特征，这多个特征组成了一个特征向量。例如，我们描述一件事物需要描述其多个特征才能确定该事物，例如房子面积、房间数、层数等特征，为方便运算，我们使用向量来表示。如下所示。 上图表格中每一行是一个特征向量。由于特
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2024-03-25 17:27:07
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多元线性回归方程多元线性方程当我们要预测的Y值受到多个变量的影响时，即有多个特征量，需要建立多变量的方程 以吴恩达老师课上用到的房价预测为例， 房价受到面积，房间数量，楼层数，房子年龄因素影响。 每一组数据和假设θ值看作一个一维(n+1)*1的向量。 θ的转置矩阵乘以x的向量就是对于的Y值。如下：梯度下降法解多特征的线性回归方程 在求线性方程时假设θ值，来求代价函数的值，通过不断假设θ来找到使代价
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2024-02-24 19:30:53
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目录一、多变量线性回归1. 多维特征2.多变量梯度下降3. 多变量梯度下降注意点3.1 特征缩放3.2 学习速率二、特征和多项式回归三、正规方程四、正规方程与梯度下降算法对比五、正规方程及不可逆性附录：正规方程的推导过程 一、多变量线性回归1. 多维特征上一节我们探讨了单变量特征的回归模型，但有时单变量无法准确地预测房价，所以我们需要对房价预测模型增加更多的特征，例如房间数、楼层等等，现在模型中
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2024-04-07 20:41:44
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项目背景最近在寻找数据分析师的工作，需要了解数据分析师相关岗位的现状，通过招聘网站信息来了解企业的用人要求是最直接也是最简单的途径，这里以Python岗位为例做一个简单的分析报告。明确分析目的分析Python岗位近期的招聘情况，包括区域分析、薪资分布、经验要求分布等，了解最新该岗位的招聘情况；利用多元回归建模预测薪资情况。分析工具使用Python的Lxml库写爬虫到51job网站爬取数据，分析和可
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2024-06-06 10:52:30
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多变量即多个特征量。 xⱼ 表示第j个特征值 x ⁽ⁱ⁾ 表示第i个训练样本的输入特征值，x ⁽²⁾ 表示第2个训练样本的特征向量，2表示索引而不是平方 x ⱼ ⁽ⁱ⁾ 表示第i个训练样本中第j个特征量的值假设函数梯度下降函数：特征缩放如果变量之间的取值范围相差过大，图形会呈现椭圆状，，且在梯度下降过程中，梯度值来回波动且过程较长；相反，如果你能确保这些特征都处在一个相近的范围，确保不同特征的取值
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2024-06-18 10:03:21
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# Python多变量线性回归方程
## 简介
在数据科学和机器学习领域，线性回归是一种非常重要的监督学习算法。它的目标是通过对数据的观察，试图建立输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系。如果有多个自变量影响因变量，就称为多变量线性回归。本文将通过Python来实现多变量线性回归，并带有相关代码示例。同时，我们还将使用甘特图和类图来帮助理解这一过程。
## 什么是多变量线性回归？
我们对数据进行查询时，经常会使用VLOOKUP函数。但有时我们提取符合条件的结果是多个，而不是一个，这时候VLOOKUP就犯难了。举个例子如下图，左侧A1:C10是一份学员名单表，现在需要根据F1单元格的“EH图班”这个指定的条件，在F2:F10单元格区域中，提取该班级全部学员名单。F1的值是“EH图表班”，需要在F2:F10单元格区域得到图表班相关成员的人名。接下来就分享一个函数查询方面的万金油
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2024-09-18 15:35:35
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# 使用Hive拟合回归方程
回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。在大数据环境下，Hive是一种强大的数据处理工具，可以用于拟合回归方程。本文将介绍如何使用Hive进行回归分析，并给出相应的代码示例。
## 什么是回归分析？
回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。它通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，进而预测因变量的值。
在回归分析中，
原创
2023-12-01 14:01:57
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大家好，我是东哥。但其实还有很多问题需要我们解决：这个模型的效果如何？如何评判这个效果？开始线性模型的假设成立吗？如何验证这些假设？还会有其它问题会影响模型效果吗？带着这些问题我们开始本篇的内容。线性回归拟合优度线性回归假设检验线性回归诊断线性回归拟合优度1. 判定系数回归直线与各观测点的接近程度成为回归直线对数据的拟合优度。而评判直线拟合优度需要一些指标，其中一个就是判定系数。我们知道，因变量y
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2024-10-31 14:43:23
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搭建编程环境此处推荐安装Octave，如若已安装Matlab也可。这里不过多叙述如何安装Octave或Matlab，请自行查阅相关资料。多维特征（Multiple Features）之前我们学习了单变量线性回归，现在我们继续利用房价的例子来学习多变量线性回归。 如上图所示，我们对房价模型增加一些特征，例如：房间的数量、楼层数和房屋使用年限。对此，我们分别令x1，x2，x3和x4表
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2024-04-07 13:26:44
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多变量其实多变量就是多增加了几个特征变量。本质上和单变量线性回归是一样的，单变量线性回归中theta0可以看做是乘上了x0，而x0恒等于1，这样也就可以把单变量也看做是多变量。例如下面这个例子：想要更加准确地预测房价就需要多考虑几个因素。 这里有几点需要注意的：学习了多变量之后因为元素较多，所以最好使用向量，矩阵乘法对其进行表示。多元梯度下降这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以看出来如
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2023-12-22 21:06:55
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在SCI论文中，常常会见到model1，model2，model3.....这样的表述，每个model调整的协变量会有所不同，具体研究者是如何挑选的呢？有什么需要注意的地方的吗？这里通过几份示例简单和大家介绍一下多模型策略分析中，协变量的选取方式：示例1：只有2个模型，Unadjusted模型就是焦点暴露与结局的单因素回归Adjusted模型是调整其他全部协变量的多因素回归。示例2：有3个模型，C
4-1 多功能我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1，x2，x3，x4 .........） n 代表特征的数量x(i) 代表第 i行，是一个向量（vector）。比方说，上图的 x(i)j 代表特征矩阵中第 i 行的第 j个特征，也就是第 i&nbs
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2023-10-25 18:14:32
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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）1.多变量线性回归/多元线性回归
多变量线性回归 又可称作 多元线性回归，即使用多个特征值/变量来预测y。
1.单变量线性回归中，只有一个单一特征值/变量值(房子面积x)，那么希望用这个特征值/变量值来预测y(房屋价格)。
单变量的假设函数：hθ(x)=θ
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2023-12-18 15:20:38
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工具软件SPSS全世界最早开发的统计分析软件，操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。2009年被IBM公司收购。SQL ServerSQLServer是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨平台使用。TableauTableau Server则是完全面向企业的商业智能应用平台，基于企业服务器和web网页，用户使用浏览器进行分析和
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2024-07-01 08:15:53
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一 、Multiple Features — 多维特征 本节将介绍一种更有效的线性回归形式。这种形式适用于多个变量或多个特征的情况。 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，如下。用房屋面积x预测房子价格y。下面的公式就是我们所说的“假设”，其中x就是唯一的特征量。 现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x
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2024-04-18 21:21:56
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上一篇我们讨论了单变量的线性回归问题，题目背景是房子尺寸和价格的关系，但是实际中房价不仅只与房子的尺寸有关，还和房子的楼层，屋子数量，建造时间，所处位置等等有关，所以我们涉及到的是多变量的线性回归问题，下面主要来讨论这一种情况。1.多变量的定义假如现在的房价与四个变量有关，分别是尺寸、房屋数、楼层数、房屋年龄，这些都是特征变量，分别用x1,x2,x3,x4来表示他们， n表示特征变量的个数，m表示
前言 这一章还是紧接上一章的内容，在上一章，我们详细地讨论了关于一个变量的线性回归问题，而在我们的实际问题中，一般都不止一个变量，就比如上一章讨论的预测房价问题，房价不仅只跟房子的大小有关，还跟它有几间房间，几层楼等等有关，所以我们需要涉及到的是多元变量的问题，在这一章，我讲详细地给大家介绍多元变量地线性回归问题。 最后还是那句话，如果内容有什么错误
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2024-06-14 08:14:46
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