一、监督学习过程完整的流程（线性回归模型Linear Regression）1. 训练集在监督学习中我们有一个数据集，这个数据集被称训练集 。因此对于房价的例子 我们有一个训练集。2. 现在我们给出这门课中经常使用的一些符号定义：小写m：表示训练样本的数目。 因此，在这个数据集中，如果表中有47行 ，那么我们就有47组训练样本 。m就等于47；
小写x：表示输入变量 。往往也被称为特征量 ；
y：
主角描述：线性回归：y=Wx+b，通过多组（x,y）估计出W和b，如果x有多个特征，W、b、y为一维向量，x为多个样本的矩阵，可以通过梯度下降法求解； 线性方程组求解：Y=AX，X、Y为一维向量，A为矩阵，可以通过最小二乘或梯度下降的方法求解。 矛盾冲突：可以看出，如果b为0，则线性回归问题和线性方程组求解问题没有什么本质区别，将
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2024-03-20 17:07:03
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什么是线性回归(Linear Regression)我们在初中可能就接触过，y=ax，x为自变量，y为因变量，a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。在只有一个变量的情况下，线性回归可以用方程：y = ax+b 表示；多元线性回归方程可以表示为：y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + ......
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2023-12-11 22:28:43
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Regression: Case Study这是一篇有关于AI基础课程-线性回归的课程笔记一、线性回归的例子1.股市预测：把过去关于股市的种种参数输入进去，然后能够预测出明天大盘的走向 2.无人驾驶汽车：在得到视觉传感器传回的信息时，能够调整方向盘的角度 3.商品预测：淘宝知道你购买各个商品的可能性是多少，并且尽可能推荐你喜欢的商品二、神奇宝贝的进化战斗力如何变化例子：我们如何通过一只神奇宝贝在进
作者：xiahouzuoxin 1 线性回归 1.1 原理分析 要研究最大积雪深度x与灌溉面积y之间的关系，测试得到近10年的数据如下表： 使用线性回归的方法可以估计x与y之间的线性关系。 线性回归方程式： 对应的估计方程式为 线性回归完成的任务是，依据观测数据集(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)使用线性拟合估计回归方程中的参数a和b
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2024-07-16 15:04:40
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1、求回归直线方程的三种方法在求具有线性相关关系的两个变量之间的回归方程时，由于所给两个变量的数据较多并且量大，致使运算量大且繁杂，常常使我们望而生“畏”，望而生“烦”如何尽快的求出回归直线方程呢？下面例析求回归直线方程的几种方法，以供参考例：测得某地10对父子身高(单位：英寸)如下：父亲身高() 60 62 64 65 66 67 68 70 72 74儿子身高() 636 652 66 655
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2024-03-03 10:16:38
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1. 学习时间2020.11.01 到 2020.11.022. 学习内容参考《概率论与数理统计教程》 第四版 （沈恒范） chapter 9.1、chapter 9.2最小二乘法线性回归方程Python 编写线性回归方程3. 学习产出3.1 正态分布为什么正态分布中心极限定理说，在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布，误差的分布就应该是正态分布参考： htt
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2024-08-14 20:16:06
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一.线性回归的基本概念1.1 什么是回归问题？回归是应用于经济，投资等领域的一种统计学方法，它尝试确定一个因变量（通常由表示）与一系列其他变量（称为自变量，通常用表示）之间关系，然后通过这个关系来进行相关的预测，例如我们根据一个地区的若干年的PM2.5数值变化来估计某一天该地区的PM2.5值大小。也就是说，回归问题就是确定一个模型，使得。若与之间是一次函数关系，则称其为线性回归问题（狭义上的）。1
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2024-03-29 09:05:10
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1. 正规方程前面几篇文章里面我们介绍了求解线性回归模型第一个算法 梯度下降算法，梯度下降算法最核心的是找到一个学习速率α，通过不断的迭代最终找到θ0 ... θn, 使得J(θ)值最小。今天我们要介绍一个解决线性回归模型新的算法 正规方程 对于函数f(x) = ax^2 + bx + c 而言，要求其最小值，是对其求导数并且设置导数值为0.我们知道，多维特征变量的线
回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据一元线性回归：回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析 y = ax + b案例目标试图学到一条线性模型尽可能准确地预测新样本的输出值分析数据点可视化找出一条最合适的线来拟合所有的数据点误差真实值和预测值之间肯定存在差异，用ε表示对于每个样本中心极限定理：中心极限定理，是指概率论中讨论随机变量序列部
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2024-05-17 13:52:48
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8.1 用线性回归找到最佳拟合直线1. 以下代码用到的注释 1.readline()每次只读取一行，只需读取一行计算特征值节省内存 2. readlines()一次读取整个文件，自动将文件内容分析成一个行的列表 3.#strip():返回移除字符串头尾指定的字符生成的新字符串 4
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2024-09-20 01:03:53
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模型介绍预测房价是一个回归问题。 假设训练集如下图所示代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量代表目标变量/输出变量(x,y) 代表训练集中的实例 代表第个观察实例代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis）是从到的映射 一种可能的表达方式为: 因为只含有一个特征/输入变量，因此这样的问题叫作单变量线性回归问题.代价函数假设函数，也就是用来进行预测的函数，是这样的线性函数形式：
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2024-07-24 20:58:19
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一、线性回归 1、线性回归原理 数据点基本落在一条直线附近。这告诉我们，变量X与Y的关系大致可看作是线性关系，即它们之间的相互关系可以用线性关系来描述。但是由于并非所有的数据点完全落在一条直线上，因此X与Y的关系并没有确切到可以唯一地由一个X值确定一个Y值的程度。其它因素，诸如其它微量元素的含量以及测试误差等都会影响Y的测试结果。如果我们要研究X与Y的关系，可以作线性拟合 我们称（2-1-1）式为
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2024-03-10 12:03:48
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什么是归并排序？如果需要排序的数据超过了sort_buffer_size的大小，说明无法在内存中完成排序，就需要写到临时文件中。若排序中产生了临时文件，需要利用归并排序算法保证临时文件中的记录是有序的。归并排序算法是分批将数据放到文件中进行排序，然后逐一按序合并。
简单来说是把在内存中无法直接排序的数据进行分批，每批已排序的结果分别放到文件中。用每个已排序的文件中第一行数据做进行比较，
# Java 中的回归方程：理解与实现
回归分析是一种广泛应用于数据分析的统计方法，它旨在通过某种数学模型描述变量之间的关系。在计算机科学中，回归分析常用于机器学习，使我们能够在不确定性中做出更可靠的预测。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Java 实现简单的线性回归方程，并提供代码示例和详细的解释。
## 1. 什么是回归方程
回归方程通常用于表示两个变量之间的关系。例如，假设我们希望
原创
2024-10-13 05:15:51
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线性回归（一）介绍（二） 数学模型2.1 一元线性回归公式2.2 方差 - 损失函数 Cost Function2.3 优化方法 Optimization Function2.4 算法步骤（三）Python 实现 （一）介绍机器学习即指机器可以自我学习，而机器学习的方法就是利用现有的数据和算法，解出算法的参，从而得到可以用的模型。监督学习就是利用已有的数据（我们叫X，或者特征），和数据的标注（叫
作者：石川，量信创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；精通各种概率模型和统计方法，擅长不确定性随机系统的建模及优化。摘要：金融数据的信噪比很低，使得过拟合成为回测中的必然。本文介绍一个量化分析框架，它可以计算回测中过拟合的概率，有助于评价量化策略的有效性。1、引言：武当山上，殷素素在张翠山自刎后也随即自杀，临死前嘱咐儿子张无忌“千万不要相信漂亮的女人。越是漂亮的女人，越会骗人。”在量化
1、数据来源：无2、时间跨度：无3、区域范围：无4、指标说明：此次分享的是一份交错did的计算代码以及相关计算数据交错指的是对于在一个 (准) 实验研究样本中的个体接受处理时间不一致，而这种情形的存在会对传统的 DID 系数估计和原本直观的处理 (政策) 效果的解释产生影响。已经有不少文献对此进行了讨论 (Borusyak and Jaravel, 2017; Athey and Imb
一、问题由来1、线性回归过拟合(房价预测) 由上图可看， 第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集； 第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据； 中间的模型似乎最合适。2、逻辑回归过拟合(分类问题) 就以多项式理解，x的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。二、L2正则化在事例中看出，由于那些高次项导致了过拟合的产生，所以
1 clf %清空图形窗口2 x=[0 2 5 6 6.75 8.5 10.25 13.5];3 y=[5.25 6.2 7.2 7.5 8 8.7 10.1 13.5];4 [p,S]=polyfit(x,y,2); %z=polyfit(x,y,2)5 y2=polyval(p,x);6 subplot(1 2 1); %subplot(1,2,1)，先绘制第一个图形7 plot(x,y,‘r
