处理完单变量线性回归的梯度下降解法，跟着黄老师的实验思路，开始处理多变量的线性回归，也有两种解决方式，一种是正规方程，另一种是梯度下降，这篇博客主要是利用这两种思路解决问题。一、导入库文件import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from mpl_t
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2024-04-12 22:23:31
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模型介绍多变量线性回归类似于单变量线性回归，只是需要考虑的影响特征数目变多，通过对多个变量xi进行分析，进而预测结果y。类似于单变量线性回归的假设函数，给出多变量线性回归的假设函数：\[ h_θ(x)=θ_0+θ_1x_1+θ_2x_2+…+θ_nx_n \] 利用线性代数的知识，可以将系数θ定义为一个向量：\[ θ=\left[ \begin{matrix} θ_0 \\ θ_1 \\ θ_2
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2024-04-01 19:52:27
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文章目录整体思路理论推导泛化界限 (Generalization Bounds)线性回归岭回归 (Ridge Regression)套索回归 (Lasso Regression)模型选择和 方差-偏差 权衡 整体思路回归是一个通常被用于 预测任务中 (通过修改也可用于分类) 的监督式方法。线性回归模型可以是简单的，多元 (multiple) 或多变量 (multivariate) 的。简单线性回
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2024-03-27 20:34:52
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执行方式：1. 交互的方式：优点：即时调试程序，调试方便缺点：无法永久保存代码2. 文件的方式：优点：永久保存代码缺点：不能即时调试代码执行步骤：1. 先启动Python解释器2. Python解释器把文件内容从硬盘读入内存3. 读入内存后，再解释执行 变量变量：变化的量定义一个变量有三个特征：id: id(x)type: type(x)value: x注意：Python中的变量名没有储
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2024-04-03 20:46:30
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1、单行注释与多行注释“#”表示单行注释的开始
三个单引号或三个双引号将注释的内容括起来
例如：
print("hello word")
'''
这里面的内容全都是多行注释
Python语言真的很简单
'''
print("这行代码被注释了，将不会被翻译，执行")
"""
这是三个双引号括起来的多行注释
Python同样是允许的
"""2、变量下面先在Python交互式解释器中输入以下内容>
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2024-06-19 10:14:15
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在统计学中，线性回归是模拟标量响应与一个或多个解释变量（也称为因变量和自变量）之间关系的线性方法。一个解释变量的情况称为简单线性回归；对于多个变量，这个过程称为多重线性回归。 该术语不同于多变量线性回归，多变量线性回归预测多个相关因变量，而不是单个标量变量。 样子就是Y=Kx+b(就是这个样子，大佬们不要喷，我知道是矩阵格式，累了，不打那么多了) 对于线性回归而言，其主要的目的有三个线性回归可用于
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2024-03-21 12:26:55
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1. classification/Regression机器学习分类器通常支持单个目标变量。在回归模型的情况下，目标是实值的，而在分类模型中，目标是二值或多值的。对于分类模型，具有多个目标变量的问题称为multi-label classification（多标签分类）。在回归模型的领域，Simple regression model （简单回归模型）是试图用单个解释变量/独立变量拟合线性回归模型的
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2023-10-07 09:05:44
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//编程不仅是一门技术，更是一门艺术 //实例化的工厂，实例出合适的对象，多态的应用 //----------对象的返回-- //同一类的属性，方法可以随便调用 //不能只满足于写完代码运行结果正确就完事，时常 //考虑如何让代码更加简炼，更加容易维护，容易扩展和复用，只有这样才可以是真的
一元回归模型回归分析和相关分析之间的差别相关分析研究的是变量之间的线性相关性，而回归分析要研究的是解释变量和被解释变量之间的平均关系。相关分析中，变量都是随机变量；而回归分析中，解释变量是确定的，被解释变量是随机变量。1.简单的一元线性回归模型其中 代表我们的因变量，表示我们的解释变量，表示随机扰动项其中是我们设定的解释的变量，还有一部分没有解释的信息在随机扰动项当中，但是我们是无法测得的，这也
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2024-05-06 17:34:39
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# 多个被解释变量的回归分析：使用 Python 解决实际问题
## 引言
在数据分析中，回归分析是一种强大的工具，用于理解变量之间的关系。通常情况下，我们会使用线性回归来建立自变量（解释变量）与一个因变量（被解释变量）之间的关系。然而，在某些情况下，可能会有多个被解释变量。这时，我们需要采用多重回归的方法来解决问题。本文将通过一个实际案例，展示如何使用 Python 进行多被解释变量回归分析
一、注释注释是对代码的解释说明，不是所有代码都需要注释，只是那些难于理解又关键的代码，必须加注释，方便自己或其他人后期阅读。注释的内容不会被python解释器 ，解释执行。1、注释的两种方式（1）单行注释井号+注释内容（2）多行注释三个单引号/三个双引号+注释内容也可以选中要注释的段落，按ctrl+/。二、变量1、什么是变量变量就是可以变化的量，这个量指的是事物的。状态，比如说人的年龄，今天的天气
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2024-06-16 17:39:57
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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
多变量线性回归前言一、多变量线性回归二、多元梯度下降法1、特征缩放（feature scaling）2、学习率（Learning rate）3、特征和多项式回归三、线性回归的正规方程解法与对比1、正规方程解法2、梯度下降法和正规方程的对比总结 前言前面讲的线性回归（linear regression）是基于单变量的，例如预测房价的例子中，特征值只有房屋面积这一个变量，我们知道可以应用梯度下降法求
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2024-06-09 10:00:50
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目录1. 介绍引入讨论：相关分析与回归分析的区别和联系2. 一元线性回归2.1 模型建立讨论：几个重要假设2.2 参数估计讨论：离差、残差和误差2.3 最小二乘估计的性质2.3.1 线性性2.3.2 无偏性2.3.3 有效性2.4 显著性检验2.4.1 对回归系数的显著性检验——t检验2.4.2 对回归方程的显著性检验——F检验2.4.3 样本决定系数3. 多元线性回归3.1 模型建立3.2 基
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2024-05-14 20:57:27
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解释器模式(Interpreter Pattern)是一种行为型模式。给定一个语言，定义它的文法的一种表示，并定义一个解释器，这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。简单理解：例如给定一个表达式 a+b，然后设置 a 为1，b 为2，计算 a + b 的值。可以定义一个值解释器，它用来解释变量 a 和变量 b 的值，定义一个加法解释器，它用来解释 a + b ，即先通过值表达式解释变量
ThinkPHP模版引擎之变量输出具体解释 详细分析例如以下： 我们已经知道了在Action中使用assign方法能够给模板变量赋值,赋值后怎么在模板文件里输出变量的值呢？ 假设我们在Action中赋值了一个name模板变量:$name = 'ThinkPHP';
$this->assign('name',$name); 使用内置的模板引擎输出变量,仅仅须要在模版文件使用:
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2024-05-30 09:37:39
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1 线性回归 (Linear Regression)大略总结下回归来源我们关心的东西没有办法用一个或多个变量确定的表示，即无函数关系；但是又存在着较强的关联性。这种关系就叫统计关系或相关关系。衍生两个分支是回归分析和相关分析。二者侧重不同，回归分析用的更广泛。 回归分析中，x称为解释变量，是非随机变量；y称为响应变量，是随机变量。 回归有线性回归和非线性回归；以最小二乘法(Le
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2024-04-09 21:03:42
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if((platform.toUpperCase().indexOf("MAC") > -1) &&
(brower.toUpperCase().indexOf("IE") > -1) &&
wasInitialized() && resize > 0)
{
//do something
}
==>
fina
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2024-09-16 09:23:45
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基本概述 虚拟继承是多重继承中特有的概念。虚拟基类是为解决多重继承而出现的。请看下图： A / B A / C B C / / D 类D继承自类B、C，而类B、C都继承自类A,因此出现如下图所示的局面： A A / / B C / / D 在类D中会出现A。为了节省内存空间，可以将B、C对A的继承定义为虚拟继承，而A就成了虚拟基类。
一、监督学习 给算法一个数据集，其中包含着正确的答案； 该算法的目的：输入一组数，给出更多预测的正确答案。 回归问题就是监督学习中的某个分支，本篇文章以
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2024-03-21 17:16:39
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