一、算法简介1、什么是回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。注：回归问题的判定：目标值是连续的回归问题是一类迭代问题，知道误差，不断优化，以达到减小误差的效果。在《统计学习方法》一书中提到，迭代算法包括：①算法本
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2024-03-19 22:31:31
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时间序列时间序列是时间间隔不变的情况下收集的不同时间点数据集合，这些集合被分析用来了解长期发展趋势及为了预测未来。 时间序列与常见的回归问题的不同点在于: 1、时间序列是跟时间有关的;而线性回归模型的假设：观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。 2、随着上升或者下降的趋势，更多的时间序列出现季节性趋势的形式；常用的时间序列模型有AR模型(Autoregressive model:自回归模型)、M
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2024-02-29 13:37:49
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要求：1.模型建立：线性回归原理、线性回归模型2.学习策略：线性回归损失函数、代价函数、目标函数3.算法求解：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等4.线性回归的评估指标5.sklearn参数详解练习部分1.基于线性回归的房价预测问题2.利用sklearn解决回归问题3.sklearn.linear_model.LinearRegression完成进度：Day1Day3学习学习代码阅读Task1 Line
本文源自《统计学习导论：基于R语言应用》(ISLR) 中《3.6 实验：线性回归》章节。本文标题有误，应该为“ISLR实验”使用 Boston 数据集library(MASS)
library(ISLR)拟合语句 lm(y ~ x1 + x2) 建立两个预测变量 x1，x2 的拟合模型lm.fit.2 lm(medv ~ lstat + age, data
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2024-07-04 20:01:31
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文章目录一、时间序列预测方法二、用法讲解及python程序1.AR2.MA3.ARMA4.ARIMA5.SARIMA6.SARIMAX7.VAR8.VARMA9.VARMAX10.SES11.HWES 一、时间序列预测方法1.Autoregression (AR)2.Moving Average (MA)3.Autoregressive Moving Average (ARMA) 4.Autore
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2024-01-02 13:23:24
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线性回归在百度百科的解释：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 设备监测值随着时间序列变化的趋势，按照上面的解释，我们要找到Y和X，才能得到回归的方程。很清楚，Y代表着设备监测值，X代表着时间序列。按照线性回归的话。可得到方程为：Y = aT + b &
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2023-10-08 15:02:16
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1.回归分析1.1线性回归模型及参数解释回归分析是将可能存在相关关系的变量拟合成直线或者曲线，然后据此一方面总结已有数据的规律和特征，另一方面预测数据。导入数据“人工坐席接听数据.xlsx”在工作表1，将【人工服务接听量】放入【列】，将【呼入案头总时长(秒)】放入【行】。点击【分析】，取消【聚合度量】的勾选。第一种添加趋势线方式选择【整个视图】，右击图表——【趋势线】——【显示趋势线】。这样就添加
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2024-01-02 10:43:51
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就是利用序列上一步或者更上一步的值取预测下一步的值比如：X(t) = b0 + b1*X(t-1) + b2*X(t-2)我们可以用统计量来计算输出变量与不同时滞下的前一时刻的值之间的相关性。输出变量与特定滞后变量的相关性越强，自回归模型在建模时对该变量的权重越大。有趣的是，如果所有的滞后变量与输出变量的相关性都很低或没有相关性，那么这就表明时间序列问题可能是不可预测的我们的数据长成上面那个样子第
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2024-09-14 18:39:03
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1.背景介绍概率论和时间序列分析是数据科学和人工智能领域中的基础知识。概率论用于描述不确定性和随机性，而时间序列分析则涉及到处理和预测基于时间顺序的数据。在现实生活中，我们经常遇到涉及到概率和时间序列的问题，例如天气预报、股票价格预测、人口统计等。本文将从概率论和时间序列分析的角度入手，介绍它们的核心概念、算法原理、应用实例和未来发展趋势。我们将以《数据挖掘实战》一书为基础，结合实际应用场景，深入
1 在时间序列分析中有两种有用的表示来描述时间序列过程。一种是将过程写成一列不相关的随机变量的线性组合。这个过程叫moving average过程，也叫MA过程。2 Wold（1938年）证明：纯非确定性的平稳过程（即改过程不包含能够由自身过去值进行精确预报的确定性成分）能够表示成下面的式子：3 Zt = μ + at + φ1at-1 + φ2at-2+
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2024-08-25 14:20:06
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最近学习机器学习，在kaggle看到的简单时间序列教程，于是翻译一下已做记录。渣翻译，请见谅。欢迎评论讨论，指出错误，互相学习！欢迎来到时间序列课程!预测也许是现实世界中机器学习最常见的应用。企业预测产品需求，政府预测经济和人口增长，气象学家预测天气。对未来事物的理解是科学、政府和工业界的迫切需求（更不用说我们的个人生活了！），这些领域的从业者越来越多地应用机器学习来满足这一需求。时间序列预测是一
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2024-01-26 10:12:48
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时间序列时间序列与常见的回归问题的不同点在于:1、时间序列是跟时间有关的;而线性回归模型的假设：观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。2、随着上升或者下降的趋势，更多的时间序列出现季节性趋势的形式；常用的时间序列模型有AR模型(Autoregressive model:自回归模型)、MA模型(moving average model:滑动平均模型)、ARMA模型(Auto
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2024-05-13 13:43:05
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时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。在时间序列分析中，AR，MA，ARMA，ARIMA，ARCH，
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2023-10-12 11:36:01
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Task03：时间序列模型对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量）按照时间次序排列，并用于解释变量和相互关系的数学表达式。<t2<…< tn="" )="" 所得到的离散数字组成序列集合x(t1),="" x(t2),="" …,="" x(tn)，我们称之为时间序列。 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线
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2024-04-26 22:54:33
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小结：（1）时间序列和回归分析的核心区别在于对数据的假设：回归分析假设每个样本数据点都是独立的；而时间序列则是利用数据之间的相关性进行预测。如：时间序列分析中一个基础模型就是AR(Auto-Regressive)模型，它利用过去的数据点y(t)、y(t-1)等来预测未来y(t+1)。还有如：移动平均、指数平滑法等。（2）虽然AR模型（自回归模型）和线性回归看上去有很大的相似
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2023-08-21 19:31:05
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单变量的线性回归非常容易理解，就是生成一元一次方程：y=ax+b。x表示自变量，特征属性的值；y表示因变量，预测标签的值。二维图像更直观：x是横坐标，y是纵坐标，a是斜率，b是与纵坐标的截距。样本的坐标点有限，也不会都在一条直线上。如何拟合一条合理的直线，本文会详细解析。 看懂一元一次方程的推导，就不难理解多元一次方程、一元m次方程、多元m次方程。后面的就不解析了。不管几元几次，都可以直
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2023-08-08 13:41:57
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时间序列预测问题线性回归方法什么是线性回归方法滞后影响多元线性回归怎么用线性回归方法为什么要使用线性回归方法 从kanggle看到的一个教程（原文 ），主要讲解了如何进行时间序列预测，本文采用该教程部分内容外加一些个人理解。 。 kaggle上还有很多其他的教程，初学者看一下挺好的。最近浏览了一遍，整体感觉语言比较凝练，却又通俗易懂，是不错的教程。每节还附带有练习，除了有时候网速问题，其它的都挺
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2024-01-31 23:00:22
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公司的收益受很多因素的影响，一般的回归模型在预测公司收益方面并不容易奏效，因为回归模型需要的解释变量（自变量）很多，而在现实中，这些自变量也难以预测。但时间序列模型可以在仅知道历史收益一个变量的情况下，实现较高准确度的预测。时间序列模型有多种，如：单指数平滑模型（simple/single exponential model） 双指数平滑模型（double exponential model，也叫
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2024-05-10 09:44:22
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在机器学习中的大部分任务通常都是与预测有关的，当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子有：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人）、预测需求（零售销量）等。一、线性回归的基本元素 线性回归linear regression是回归的各种标准工具中最简单而且最流行的。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 和因变量y之间的关系是线性的，即y可以表示为 这里
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2024-04-01 20:43:10
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又是一年一度“剁手节”有人说感到今年的双十一冷清了许多，很多人都很好奇今年双十一会产生多少交易额？SPSAU这里打算科学预测一下今年的天猫“双十一”的销售额。预测的模型方法有很多种我们选择常用的一元线性回归模型来简单预测,一起来看看吧！一、建立回归模型我们利用一元线性回归模型对双十一销售额预测 ，需要设置一个指标变量作为自变量，这里选择国内生产总值（GDP）来作为自变量。从经济和社会发展规律来说，
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2024-01-11 13:10:12
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