线性回归的推导什么是线性回归?回归算法是一种有监督算法回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用于构建一个模型来做特征向量到标签的映射。，用来建立“解释”变量(自变量X)和观测值(因变量Y)之间的关系。在算法的学习过程中，试图寻找一个模型，最大程度拟合训练数据。回归算法在使用时，接收一个n维度特征向量，输出一个连续的数据值。下面通过一则案例引出线性回归:房屋面积(m^2)租赁价格(1000￥)100
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2024-07-29 21:27:23
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这一章主要讲图像几何变换模型，可能很多同学会想几何变换还不简单嚒？平移缩放旋转。在传统的或者说在同一维度上的基础变换确实是这三个，但是今天学习的是2d图像转投到3d拼接的基础变换过程。总共包含五个变换——平移、刚性、相似、仿射、透视平移、刚性、相似我们先看最简单的几何变换模型——平移和刚性。首先是平移变换，就一组参数 tx 和 ty组成的一个向量。这个跟我们之前学习OpenGL的时候是一致的，这里
线性回归就是利用已知的数据样本，产生你和方程，从而对未知数据进行预测的过程，主要用于预测与判别合理性等方向本章节我们主要讨论一元线性、多元线性、广义线性（也叫Logistic回归）等问题，下章节我们主要讨非线性回归、梯度下降等知识关系概念函数关系：确定性关系，y=a+bx 相关关系：非确定性关系 相关系数： 参数：截距a,斜率b误差项e一元线性回归模型若x与y之间存在着较强的相关性关系，我们有：Y
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2024-03-29 13:10:39
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1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。2、线性回归 于一个一般的线性模型而言，其目标就是要建立输入变量和输出变量之间的回归模型。该模型是既是参数的线性组合，同时也是输入变量的线性组合。 最小二乘法，代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）：&
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2024-03-28 11:02:14
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目录去除数据的线性趋势简介从数据中去除线性趋势去除数据的线性趋势简介 函数 detrend 从数据中减去均值或最佳拟合线（以最小二乘方式）。如果数据包含多个数据列，detrend 会分别处理每个数据列。 &
# 岭回归：解决多重共线性问题的有效工具
在数据科学和统计分析中，多重共线性是一个常见的问题。它指的是自变量之间存在高度的相关性，这会影响回归模型的估计和解释。在这种情况下，传统的线性回归模型可能会产生不稳定的系数估计，使得预测效果大打折扣。岭回归（Ridge Regression）作为一种有效的正则化技术，可以帮助我们减轻多重共线性的影响。本文将介绍岭回归的原理，并通过代码示例演示如何在Pyt
这篇博客存在的意义：对速度-应力的关系进行拟合验证 在应力诱导各向异性模型中，由Eberhart-Phillips1989,zimmerman1991提出的经验公式在实际使用的过程通常被验证是有效的。 在实际使用时我们通常会由速度与差应力的散点关系进行拟合，得到系数A、K、B、D。这样的一种非线性的关系在2003年由Sha
基于目前阅读的文章[1]的理解，这里简单介绍一下如何基于近似生成模型对高斯过程进行简化。 这里不对高斯过程进行详细的介绍，主要是介绍如何通过近似生成模型来简化高斯的运算，从而实现稀疏高斯过程的建模。1. 动机分析这部分主要说明一下为什么会考虑到用近似生成方法来构建高斯过程模型。我们假设一个数据集有个样本, 。为了描述的更有泛化性，我们认为，。首先我们直接给出高斯过程的公式描述(这里不细讲高斯过程是
一元n次线性回归是多元一次线性回归的特殊形式，可以将 多元一次的线性函数中第2个元认为x^2,第3个元认为是x^3.....依次类推，同理，可以写出多元多次的线性回归，当然，下面只写出可以机器学习中调节次方的一元n次线性回归函数的代码。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 全局变量
# 生成数据
# k0代表常数，x0恒为1
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2024-06-08 17:13:42
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####为什么要用趋势检验
在客观世界存在各种各样随时间变动的数据，很多时候我们都想要知道数据变化随时间的发展趋势如何，常用的方式是我们使用回归的参数方法拟合出一条直线，然后判断其趋势。这样的方法往往受多方面的因素影响，比如单调的趋势不一定是线性的，也不一定能有一个显函数来表达。其次参数检验的方法受限于数据量，有时候我们得到的数据很少，不适合做回归等参数方法。比如当我们开发的APP上线新功能，我们
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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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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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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1.线性回归的模型函数和损失函数2.线性回归的算法3.线性回归的推广：多项式回归 4.线性回归的推广：广义线性回归5.线性回归的正则化1.线性回归的模型函数和损失函数 线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本，每个样本对应于n维特征和一个结果输出，如下：,,...
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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前言： 高斯过程回归(GPR)和贝叶斯线性回归类似，区别在于高斯过程回归中用核函数代替了贝叶斯线性回归中的基函数（其实也是核函数，线性核）。采用核函数可以定义高斯过程回归是一个比贝叶斯线性回归更通用的模型，应用非常广泛。本文参考的资料为视频http://www.youtube.com/playlist?list=PLD0Z06AA0D2E8ZZBA中相关的部分以及论文Gaussian
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2024-05-24 11:25:13
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利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。本章简单介绍了基本的梯度上升法和随机梯度上升法。logistic回归的优点是计算代价不高，易于理解和实现。缺点是容易欠拟合，分类精度可能不高。一。logistic回归的一般过程：收集数据——准备数据（数值型）——分析数据（任意方法）——训练算法（找到最佳的回归系数）——测试算法——使用算法。二。si
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2024-05-06 20:06:18
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Stata进阶本篇就来讲讲如何利用Stata来做实证分析，介绍具体操作的命令。实证分析用的数据通常为面板数据，因此文章以面板数据为例。在介绍之前，首先要了解什么是面板数据，面板数据指的是在一段时间内跟踪同一组个体的数据。它既有截面的维度（n位个体），又有时间维度（T个时期）。一、面板数据模型的估计对面板数据的估计，通常构建静态面板数据（指自变量没有时间滞后项/前推项的模型），对模型做进一步限制可以
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2024-06-13 17:41:48
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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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# Python时间线性回归
时间线性回归是一种用于分析时间序列数据的回归方法。它通过拟合一条直线来描述数据的趋势，并预测未来的值。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来实现时间线性回归。本文将介绍如何使用Python进行时间线性回归，并提供示例代码。
## 什么是时间线性回归？
时间线性回归是一种基于时间序列数据的回归分析方法。它假设数据点之间存在线性关系，并通过拟合
原创
2023-09-14 04:29:07
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