第三天学习的是多元线性回归一、前提（想要有一个成功的回归分析，确认这些值很重要）：1、线型：自变量和因变量的关系应该是线性的，也就是说特征值和预测值是线性相关的 2、保持误差项的方差齐性(常数方差)： 也就是误差项的分散（方差）必须相等 3、多元正态分布： 多元回归假定残差符合正态分布 4、缺少多重共线性： 假设数据有极少甚至没有多重共线性。当特征（或自变量不是相互独立的时，会引发多重共线性）二、
函数1、在.py文件中以def 开头定义，不在类中定义的是函数；类中定义的是方法 2、函数封装独立的功能，可直接调用 3、函数有内置函数、匿名函数等 4、函数可以利用元组返回多个值。如果函数返回的类型是元组，可省略小括号 5、当函数返回多个值时，可以使用元组下标方式获取值，也可以定义多个变量来接受函数返回值def demo():
a =1
b=2
return a,b
gl_a,gl_b =
文章目录题目符号系统相关概念算法思路实验Amazon sentiment data sets亚马逊评论数据集MSRA-MM Data Set 题目Multiple-Instance Ordinal Regression 多示例有序回归符号系统符号含义训练集一共有种分类分类的标签标签为的包的个数第个标签为包中的第个示例相关概念 Ordinal Regression：有序回归（OR）是监督学习中的
如何将多组拟合图放在一张表中呢？比如有如下要求1、有两组或两组以上拟合数据。2、目标是实现多组数据之间关系的对比。3、如何进行分别对其拟合，并最终将各个拟合结果都整合到一张图中呢？现在来就用Origin软件来解决这个问题。1、首先新建Origin 工作表：2、需要用到两组数据，所以在数据列上右键，插入两个新列。3、插入的新列默认都是Y轴数据，而我们需要的是两个X和两个Y，所以对其中一个新列双击列标
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2023-09-04 14:00:26
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第二十三篇 非线性方程组的修正牛顿拉普森法在整个牛顿-拉夫森算法中，由于需要不停地求矩阵的逆，所以如果n变大，意味着每次迭代都需要大量的计算。此外，由于系数矩阵通常是非对称的，而且每次迭代都会改变系数矩阵的值，所以因式分解法也没有任何方便可言。修正的Newton-Raphson方法目的是减少每次迭代执行的计算量，但缺点是需要更多的迭代次数来实现收敛。不需要每次迭代都更新和求逆雅可比矩阵，可以周期性
文章目录前言一、多元线性回归1.原理介绍2.sklearn代码实现二、Lasso回归1.原理介绍2.sklearn代码实现三、总结 前言回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也随之发生变化。而线性回归是机器学习中最简单的回归算法。常被用于销量预测，房价预测等场合。一、多元线性回归1.原理介绍多元线性回归指的是就是一个样
Python函数介绍函数是程序开发第一重抽象。当我们的代码中出现很多重复代码时我们就要考虑是否需要提炼共有函数出来了，Don't Repeat Youself。
通常面向过程语言称作函数,面向对象语言称作方法。主要看该代码块是独立的还是位于class里面。
Python中通过def关键字来定义函数函数定义def function():
...
pass
备注:Python不像
作者：Sean Benhur J编译：ronghuaiyang导读使用SAM（锐度感知最小化），优化到损失的最平坦的最小值的地方，增强泛化能力。论文：https://arxiv.org/pdf/2010.01412.pdf代码：https://github.com/moskomule/sam.pytorch动机来自先前的工作，在此基础上，我们提出了一种新的、有效的方法来同时减小损失值和损失的锐度。
目前，还没有像 Ready Player One 中的 Oasis 那样具有普遍互操作性的 Metaverse。相反，我们有一堆不同的平台在争夺用户。第一批 MMO 和开放世界游戏，例如《...
原创
2021-07-06 10:38:45
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逻辑回归学习笔记一、逻辑回归与线性回归的联系与区别logistic回归仍是线性模型的一种，属于广义的线性回归（对数线性）。区别：线性回归用于回归预测，通常不用于分类；Logistic回归则是分类问题的首选算法，狭义理解为二分类；多分类为Softmax回归，为广义的逻辑回归。Softmax回归自由度为，k代表有k个参数，则当k=2时，就是Logistic回归。二、逻辑回归模型2.1 Sigmoid函
高斯分布在自然界非常常见，中心极限定理很好的说明了它，但事情往往不是那么地纯粹，很多时候我们得到的结果里面会混入两个截然不同的样本数据集，虽然它们各自都是高斯分布，但是它们的均值和方差都不一样，如果拿到的是它们的混合数据，就不能简单的使用一个高斯拟合来处理它了。如果我们有比较强的背景知识，或者看了如下分布的条形图，会下意识的猜想出是两个高斯分布的混合，但是想从数据的角度来探索，两个独立的高斯分布各
一、使用的数据本文将使用一组人均消费支出额、人均工资性收入和人均非工资性收入的数据为例，使用IBM SPSS Statistics进行多元线性回归分析，分析这一组数据构建的模型是否显著，是否能进行预测分析。如图1，因变量为人均消费支出额，两组自变量分别为人均工资性收入、人均非工资性收入。构建多元线性回归分析，分析两组自变量是否与人均消费支出额存在关系。图1：示例数据二、应用线性回归分析在IBM S
python读取mysql实现一元和多元的线性拟合一元线性方程拟合# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "LQ"
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_
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2023-08-05 12:31:44
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一件事件的完成，总是由于各种变量影响这个事情的进展。
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2020-03-15 14:04:00
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# Java多元的实现流程
## 概述
在Java中，多元是指一个对象可以属于多个类的实例。这种特性使得Java中的类可以形成多级继承关系，实现更灵活的设计和更高效的代码复用。本文将详细介绍如何实现Java多元的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 实现流程
下面是实现Java多元的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[创建接口] --> B[创建类并
上月，美的、海尔、格力三大白电巨头相继发布了去年及今年一季度的财报，几家欢喜几家愁，数据显示2020年，美的集团实现收入2857.10亿元，同比增长2.27%，归母净利润272.23亿元，同比增长12.44%；2020年海尔智家实现收入2097.26亿元，增长4.46%，实现净利润113.23亿元，同比下降8.20%；格力电器2020年实现营业总收入1704.97亿元，同比下降14.9
原创
2021-06-15 22:36:48
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function test(p){ var a=5,b=12; return p>1?p<b?p=4:p=6:p=3}var a = test(0)
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2021-03-07 09:44:08
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目前，还没有像 Ready Player One 中的 Oasis 那样具有普遍互操作性的 Metaverse。相反，我们有一堆不同的平台在争夺用户。第一批 MMO 和开放世界游戏，例如《魔兽世界》和《第二人生》，在 2003 年至 2004 年左右开始为现代 3D 多元宇宙奠定基础，但正如 Vitalik 发现的那样，它们的经济 100% 依赖于您必须信任的单一中心化公司尊重用户的需求，你不能把
原创
2022-02-08 14:54:32
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在线性回归的前3篇中，我们介绍了简单线性回归这种样本只有一个特征值的特殊形式，并且了解了一类机器学习的建模推导思想，即： 1.通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数； 2.然后通过最优化损失函数或者效用函数，获得机器学习的模型。然后我们推导并实现了最小二乘法，然后实现了简单线性回归。最后还以简单线性回归为例，学习了线性回归的评价指标：均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对MAE以及R方
任务描述博主之前没做过此类工作，于是打算记录下这次从0开始进行模型优化的经历。 初步的输入数据为2dim 输出为1dim, 映射关系为非线性的(实际任务需求是3维的输入1维度的输出(这里在8.会进行修改, 变为3维数据的输入即本来的任务)，这里仅考虑二维是由于其中1维为天然离散，且降低维度后或许更加便于处理(?))此外在后续的观察中发现数据集具有较高的不均匀性, 绘制散点图入如下：初始模型结构''
