线性回归是一种基础且广泛使用的统计方法，用于分析两个或多个变量之间的关系，并构建预测模型。它的核心思想是通过找到一条最佳拟合直线，来描述自变量和因变量之间的关系。线性回归在各个领域有着广泛的应用，包括经济学、工程学、社会科学等。线性回归的背景和简介背景线性回归的历史可以追溯到19世纪，由著名统计学家弗朗西斯·高尔顿和卡尔·皮尔逊发展和推广。它是最简单、最基本的回归分析方法，用于探索和量化两个或多个
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2024-07-03 20:27:59
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线性回归基本含义：在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。matlab中代码实现： （1）b=regress( Y, X ) 确定回归系数的点估
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2023-12-11 12:31:37
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数学建模：线性回归模型1.多重线性回归模型1.1 引入线性回归分类简单线性回归（一个自变量）多重线性回归（多个自变量）线性回归的前提条件：线性（散点图，散点图矩阵）独立性正态性（回归分析过程中可以确定）方差齐性（回归分析过程中可以确定）：建模中存在的误差两个变量：X和Y例1：人体的身高和体重X：人体的身高Y：人体的体重身高X大时，体重Y也会倾向于增大，但是X不能严格地决定Y1.2相关关系相关关系：
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2023-11-27 13:51:28
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线性回归学习一、线性回归模型的简单应用from sklearn import linear_model # 导入线型模型模块
regression = linear_model.LinearRegression()# 创建线型回归模型
X = [[3], [8]] # 观察值的x坐标
y = [1, 2]
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2024-04-17 13:28:29
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机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。监督学习又分为分类和回归两大类。线性回归模型就属于监督学习里的回归模型。线性回归是通过属性的线性组合进行预测的函数，即f(x)=w1.x1+w2.x2+w3.x3+...+wn.xn+bf(x) = w1.x1+w2.x2+w3.x3+...+wn.xn+b向量形式为：f(x)=wT∗x+bf(x)=wT∗x+b其中 w=(w1,w2,w3,
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2024-02-28 20:25:01
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线性回归属于有监督学习，此类问题，根据带标注的信息去训练一个推断模型。该模型覆盖一个数据集，并且对不存在的新样本进行预测。该模型确定以后，构成模型的运算也就固定。在各运算过程有一些参与运算的数值，在训练过程不断更新，使模型能够学习，并对其输出进行调整。虽然推断不同模型在运算数量和组合方式有很大的不同，但是归纳起来，主要是如下的步骤： 1、初始化模型参数 2、输入训练数据 3、在训练数据上执行
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2024-04-22 19:26:47
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一、数据集本次实战用到的是高炉煤气循环发电（CombinedCyclePowerPlant，CCPP）数据集，该数据集来自于UCI主页（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）。 自变量AT，表示高炉的温度V，表示炉内的压力；AP，表示高炉的相对湿度RH，表示高炉的排气量因变量连续性，PE，表示高炉的发电量二、加载数据集1、读取数据并展示数
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2024-08-05 11:06:32
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线性回归 线性回归，对于初学者而言（比方说我）比较难理解，其实换个叫法可能就能立马知道线性回归是做什么的了：线性拟合。所谓拟合如下图所示：线性拟合，顾名思义拟合出来的预测函数是一条直线，数学表达如下：h(x)=a0+a1x1+a2x2+..+anxn+J(θ)h(x)=a0+a1x1+a2x2+..+anxn+J(θ)其中 h(x)为预测函数， ai(i=1,2,..
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2024-08-01 08:32:59
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Linear Regression（线性回归）回归的核心思想—连续函数下进行预测线性模型的形式：（是权重向量）线性模型中的“线性”其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，推广到 n 维空间…应用：股票市场预测、自动驾驶技术、商品推荐系统…比如，预测住房价格： 它的工作方式是这样的 因而，要解决房价预测问题，我们实际上 是要将训练集“喂”给我们的学习算法，进
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2023-11-29 17:16:31
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去年的一段时间，工作非常忙碌，项目的需求一个接着一个，简直让人头皮发麻啊。当然，每次新需求出来上头总需要给一个合理的排期，以便按时按质完成。今年相对去年来说没那么忙碌，于是抽空写了这篇博客，也算是一个小小的总结吧。下面来说一下本人是如何进行新需求开发时间的评估，也算是自己对以前知识的回顾和学以致用的思想。假设我们软件开发的工时和需求的用例、实体数量、涉及的数据表数量相关，以历史数据为训练样本：需求
# 在Java中实现线性回归预测模型的步骤
在机器学习中，线性回归是一种常用的预测技术。对于刚入行的小白来说，理解并实现一个线性回归预测模型的过程可能会有些困难。本文将详细讲解如何在Java中构建一个简单的线性回归预测模型，包括每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
下面是实现线性回归预测模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
1. 线性回归的从零开始实现本节将介绍如何只利用Tensor和GradientTape来实现一个线性回归的训练。首先，导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。%matplotlib inline
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
from matplotlib import pyplot as
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2024-08-05 21:42:25
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一、算法简介1.1 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。1.2 线性回归线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参
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2024-03-24 10:23:40
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线性回归模型请看上篇文章，本篇文章介绍的是非线性回归模型线性回归模型链接在目前的机器学习领域中，最常见的三种任务就是：回归分析、分类分析、聚类分析。那么什么是回归呢？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。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。下面介绍几种常见的非线性回归模型。1、SVR众所周知，支持向量机在分
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2023-12-10 11:37:03
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一、线性回归的一般步骤：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入包
x = np.linspace(0, 30, 20) # 创建数据
y = x + 3 * np.random.randn(20)
# print(x)
#
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2023-12-14 20:44:09
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对于一元线性回归模型的学习，将根据模型的学习思维进行相应的总结，具体如下。一、模型的目的通过样本数据规律来进行预测未来二、模型的公式和参数公式： 其中X为自变量，Y为因变量，为残差(实际值和估计值之间的差)三、模型的解释如果X增加一个单位，在B0不变的情况下，Y增加B1个单位。如果B1为0，则Y等于B0四、模型参数的计算一元线性回归模型的计算为使用最小二乘法进行计算。其中参数的计算如下
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2024-02-21 21:03:04
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# Python多元线性回归模型分析步骤
多元线性回归（Multiple Linear Regression）是一种用来预测一个因变量与两个或多个自变量之间关系的统计方法。这种模型通常用于预测和分析数据。以下是进行多元线性回归分析的步骤，以及相应的Python代码示例。
## 步骤一：准备数据
首先，我们需要导入所需的库，并准备好数据集。我们将使用`pandas`来处理数据，`numpy`进
目录 摘要线性回归线性回归理论推导 FLASK特性项目结构代码依赖库GUI界面实现代码序列化/反序列化GUI显示界面运行总结摘要本此演示了一种非常简单的方法来部署机器学习模型。利用线性回归使用前两个月的利率和销售额来预测第三个月的销售值。大家在进行算法研究与实现之后，可以此方法来将自己研究的模型赋予应用实现，以便他人更方便的了解你的研究性工作。线性回归线性回归模型的目标是找到一
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2024-09-02 09:26:32
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理论依据【基本思想】1.多元线性回归分析的基本原理多元线性回归模型是指含有多个自变量的线性回归模型，用于解释因变量与其他多个自变量之间的线性关系。多元线性回归模型数学表达式为： 式中，因变量y的变化可由两个部分解释：一是由k个自变量x的变化引起的y的变化部分；二是由其他随机因素引起的y的变化部分。2.回归系数的检验多元线性回归分析中，回归系数显著性检验的原假设为 ，
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2023-10-08 09:44:55
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文章参考于 笔者只是对其中的代码做了较为详细的注释，便于初学者理解 与线性回归不同，Logistic 回归没有封闭解。但由于损失函数是凸函数，因此我们可以使用梯度下降法来训练模型。事实上，在保证学习速率足够小且使用足够的训练迭代步数的前提下，梯度下降法(或任何其他优化算法)可以是能够找到全局最小值。 第0步：用 0 (或小的随机值)来初始化权重向量和偏置值 第 1 步：计算输入的特征与权重值的线性
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2023-08-05 01:35:13
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