对于波士顿房间这种多元线性回归问题，完成了一版代码。 在网上搜索了很多波士顿房价数据，发现免费下载的多是data格式，txt格式，方便大家敲码，我转成了excel格式并且上传。代码随便拿，整理数据不易。发给大家做练习用，我也顺便攒点积分。希望大家理解。 下面这段代码是完整的可运行代码，注释应该是相当清楚了。另外有几点需要特别说明的 1、数据预处理部分由于下载的房价中位数中有部
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2024-07-06 22:28:56
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多元自适应回归样条模型（MARS）是一种灵活而强大的非参数回归技术，适合处理多变量数据。它通过在数据中建模不同的“分段”关系来捕获复杂的非线性模式。在本文中，我们将探讨如何用 Python 实现多元自适应回归样条模型，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和最佳实践等内容。
## 备份策略
在数据处理与建模过程中，确保数据的安全和可恢复性至关重要。以下是构建高效备份策略的流程图
本文主要将简单回归模型拓展到多元回归模型，重点介绍经典线性回归模型的假定，排除其他变量影响的方法，以及受约束回归检验的方法。
目录Chapter 2：多元回归模型一、经典线性回归模型的假定二、排除其他变量影响的方法及其应用Part 1：排除其他变量影响的方法Part 2：无偏性的证明Part 3：估计量方差的计算Part 4：估计量方差的成份三、多元线性
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2024-05-10 19:49:19
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什么是多元线性回归– MLR？多元线性回归（MLR），也简称为多元回归，是一种统计技术，它使用多个解释变量来预测响应变量的结果。 多元线性回归（MLR）的目标是为解释性（独立）变量与响应（因变量）之间的线性关系建模。本质上，多元回归是普通最小二乘（OLS）回归的扩展，涉及多个解释变量。首先是公式： y = 是因变量 x = 解释变量 β 0 = 截距 β p = 每个的变量倾斜系数解释多元线性回归
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2023-11-06 16:20:55
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今天主要跟大家介绍一篇关于自适应测评（CAT）的文章，基于贝叶斯网络模型的自适应测评 文章标题：Bayesian Network Models for Adaptive Testing1、Abstract使用贝叶斯网络来创建测试人类的模型 提出了几种不同的贝叶斯网络，并通过交叉验证对它们进行了测试和比较2、Introduction2.1、CAT–计算机自适应测评传统的测评方式：就是一张考试卷，所有
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2024-04-16 10:24:29
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参数估计的计算方法极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近基于马尔可夫链的蒙特卡洛参数推断(MCMC)期望极大化(EM) 极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近极大后验估计： MAP是通过确定后验分布的极大值得到的，在点估计中的表达式为：MAP 估计可等效为能量函数的极小值：其中，能量函数表达式为：参数的极大似然估计即为一种标准先验概率满足下式的MAP估计：能量函数的极小值可通过多种基于无梯度或梯度的广义最优
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2024-03-28 08:19:39
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# 多元自适应样条回归（MARS）简介与 Python 实现
在统计建模和数据科学中，我们经常需要处理复杂的非线性关系。传统的线性回归模型虽然简单易用，但在面对复杂数据时往往力不从心。这时候，多元自适应样条回归（MARS）作为一种灵活的回归方法应运而生。本文将介绍 MARS 的基本概念，并提供 Python 的实现示例。
## 什么是多元自适应样条回归（MARS）？
MARS 是一种非参数的
一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属（通常是铅），可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点（称为结），然后将样条线压在特定的x，y点，然后弯曲以通过下一个点，依此类推。由于金属的柔韧性，此过程将生成通过这些点的平滑曲线。
原创
2021-05-12 14:11:20
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一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属（通常是铅），可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点（称为结），然后将样条线压在特定的x，y点，然后弯曲以通过下一个点，依此类推。由于金属的柔韧性，此过程将生成通过这些点的平滑曲线。
原创
2021-05-19 22:50:00
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L1自适应背景L1自适应控制算法是一种快速鲁棒的自适应控制。该算法实际上是模型参考自适应控制进行了改进，通过在控制律设计环节添加了一个低通滤波器，保证了控制律和自适应律设计的分离。 L1自适应系统机构及预备知识L1自适应控制系统结构： L1自适应控制系统可分为：被控对象、状态预测器、自适应律、控制律 被控对象：采用状态空间形式表达，其中w、θ等为参数不确定性 状态预测器：数学模型如上图所示，其中
一.什么是多元线性回归在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 二.多元线性回归的一些推导过程 三.使用代码来实现多元线性回归i
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2023-07-18 17:03:46
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目录1.写在前面2.Seq2Seq 模型3.NLP中注意力机制起源4.NLP中的注意力机制 5.Hierarchical Attention6.Self-Attention7.Memory-based Attention 8.Soft/Hard Attention9.Global/Local Attention10.评价指标11.写在后面12.参考文献写在前面近些年
当时在做路径跟踪、路径规划时，使用了MPC，通过项目的应用，对于MPC建立了一定的认识，但是一段时间过去后，认知又渐渐模糊了，当时学习过程中也是看了许多人的blog及代码才弄清楚，这里试图从理论到实践，对MPC进行一次回顾整理。项目为Udacity的MPC课程，详细代码见 https://github.com/wisdom-bob/ipopt_MPC 。什么是MPC模型预测控制（Model Pre
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2024-05-13 13:57:24
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自适应控制自适应控制所讨论的对象，一般是指对象的结构已知，仅仅是参数未知，而且采用的控制方法仍是基于数学模型的方法但实践中我们还会遇到结构和参数都未知的对象，比如一些运行机理特别复杂，目前尚未被人们充分理解的对象，不可能建立有效的数学模型，因而无法沿用基于数学模型的方法解决其控制问题，这时需要借助人工智能学科，也就是智能控制自适应控制与常规的控制与最优控制一样，是一种基于数学模型的控制方法自适应控
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2024-04-08 12:19:44
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一.概述 首先我们要区分同步复位信号和异步复位。1.异步复位 复位信号和clk无关，是作为敏感参数放在参数列表中的，即作为触发条件使用。寄存器使能了CLR端（FDCE）。但是异步复位在释放时，如果释放时间正好在建
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2024-07-09 08:27:05
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这章在保持良好的解释性的前提下，放松线性假设，主要介绍了多项式回归：以预测变量的幂作为新的预测变量以代替原始变量。阶梯函数：将某个预测变量的取值空间切割成
个不同区域，以此来生成一个新的定性变量，分段拟合一个常量函数。
回归样条：首先将
的取值范围切割成
个区域，在每个区域分别独立拟合一个多项式函数。回归样条的多项
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2024-05-13 11:19:36
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R语言自适应平滑样条回归分析
原创
2022-11-14 20:37:43
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lasso 回归模型筛选变量 python 是一种有效的统计方法，特别适用于高维数据的变量选择。通过引入L1正则化，lasso（最小绝对收缩和选择算子）能够帮助我们在众多特征中选出最相关的特征，降低过拟合的风险。本文将深入探讨如何在Python中应用lasso回归模型进行变量筛选，并涉及备份策略、恢复流程、灾难场景等多个相关方面。
### 备份策略
为了保证数据的安全，我们制定了一套详细的备份策
我们之前介绍了线性回归，在面对非线性问题的时候线性回归是行不通的，所以就有了多项式回归，可是多项式回归也有缺点，比如当多项式的幂较高时，可能特征的一个微小变化都会被很大地方法，也就是很容易过拟合，另一方面它是非局部的，也就是说我改变一下训练集上某一点的y值，即使其他离他很远的点也会受到影响。为了改进多项式回归的缺点，就有了回归样条法（regression splines）（样条指的是一种分段的低阶
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2023-10-11 09:58:25
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最近笔者在学习机器学习中，遇到了“惩罚线性回归”模型的概念。这究竟是什么东西，然后发现如下惩罚线性回归线性回归可以理解为“拟合”，一般采用普通最小二乘方法OLS（ordinary least square），而最小二乘方法就是寻找某一参数，使得数据获得较好的曲线表示，一般采用的就是均方差mean square evolution（MSE）指标。但是对于拟合问题存在一个过拟合的问题，如果数据回归过程
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2024-08-29 16:48:49
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