虽然你不能保证你的实验可重复，但可以采取许多步骤来将研究打下坚实的基础。大多数人认为科学有一个简单干脆的答案，但是任何实验结果都会被问到 -- 结果会重现还是只是偶然发生？这种“偶然”包括各种明显的可能性（也许你的样品被污染了，而你却从未知晓），以及基于数学和概率的鲜为人知的可能性。在本文中，我们提供了一些建议，以增加结果可重复的可能性。 什么是可重复性（replicabil
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2024-08-04 14:26:26
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一、实验要求 在计算机上验证和测试最小二乘法和线性回归实验，sklearn的线性回归算法。 二、实验目的 1、掌握最小二乘法的原理 2、能够理解线性回归和多元线性回归算法； 3、掌握线性回归评价指标和多项式特征算法； 4、掌握KNN，贝叶斯，决策树和SVM如何进行线性回归 5、掌握逻辑回归分类算法三、实验内容 实验步骤1.请参考线性回归.pdf文档，完成基于最小二乘法的一元线性回归，多元线性回归的
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2024-04-12 20:18:18
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一、线性回归实验目标 算法推导过程中已经给出了求解方法，基于最小乘法直接求解，但这并不是机器学习的思想，由此引入了梯度下降方法。 实验主要内容： （1）线性回归方程实现 （2）梯度下降效果 （3）对比不同梯度下降测量 （4）建模曲线分析 （5）过拟合与欠拟合 （6）正则化的作用 （7）提前停止策略二、实验步骤 首先准备环境，配置画图参数，过滤警告。import numpy as
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2024-04-30 22:50:02
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理解线性回归（四）——总结线性回归 这一篇我们来总结几个常用的线性回归模型。 首先，我们给出这么集中线性回归模型的list： 1）Ordinary Least Squares 这个线性模型是所有线性模型的基础，后面的线性模型要么就是在它的基础上加上更多的约束，一般是对表示系数的约束；要么
前言：刚开始看到线性回归，总觉得这是不是和罗辑回归又啥关系。对比一下吧。线性回归用于数值预测，罗辑回归用于分类。对于罗辑回归 来说，用于分类的神经网络的最后一层也是一个罗辑回归。 线性回归：线性回归比较简单，找到一条最佳直线来拟合数据。拟合的目标可以是均方误差最小。求最优的线性回归直线的解法就是使用最小二乘法，通过最小二乘法来解。但是这种做法存在问题。存在的问题主要有 非线性的数据无法拟
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2023-11-20 09:25:22
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一、经验误差与拟合 1、模型的评估 机器学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。不同的学习方法会训练出不同的模型，不同的模型可能会对未知数据作出不同的预测，所以，如何评价模型好坏，并选择出好的模型是我们所学的重点。  
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2024-10-10 15:27:07
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论文笔记（基于回归分析的人脸年龄预测研究）1. 基本信息2. 核心内容3. 图标公式* 预测流程* ＰＣＡ方法的计算过程* ＳＶＲ方法的计算过程* 结果比较4. 补充说明 1. 基本信息基于回归分析的人脸年龄预测研究，张德 哈曼，2020，北京建筑大学学报。 关键词：年龄估计； 支持向量机； 人脸属性； 人脸年龄2. 核心内容A. 本文进行了基于人脸图像的年龄预测研究，采用主成分分析法（PCA）
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2024-08-23 09:14:14
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实例一. 估算房屋价格是时候用所学的知识来解决真实世界的问题了。让我们用这些原理来估算房屋价格。房屋估价是理解回归分析最经典的案例之一，通常是一个不错的切入点。它符合人们的直觉，而且与人们的生活息息相关，因此在用机器学习处理复杂事情之前，通过房屋估价可以更轻松地理解相关概念。我们将使用带AdaBoost算法的决策树回归器（decision tree regressor）来解决这个问题。网上有一个标
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2023-10-26 13:48:28
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回归分析对我们来说并不陌生，早在小学的时候，有一种题目是从数列中 找规律，然后填出?一个数字。例如一个数列为“1、4、7、10、__”，请找 出规律填出?一个数字。对于这个简单的数列很容易看出规律，每一个后面的 数字是前一个加“3”得到的，因此横线处应该填写 13。实际上我们已经找到 了这个数列的函数表达式，也预测出了?一个值，只是我们当时只知道用“加 3”这样的方式表示。 在统计学中，回归分析法
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2024-05-05 20:24:49
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一、概念 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。二、原理1.梯度下降法梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。我们来考虑一个无约束化
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2023-10-08 11:43:37
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Logistic回归总结 作者：洞庭之子 微博：洞庭之子-Bing （2013年11月） 1.引言 看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。 首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代
目录一、线性回归二、线性回归方法的有效性判别三、python和Anaconda的安装四、鸢尾花数据集使用SVM线性分类五、总结 一、线性回归1、父亲-孩子x-y线性回归方程 1）、删除重复项 2）、之后在数据分析中选择回归，并勾选一下选项 3）、结果方程为y=0.2978x+49.15。其中决定系数为1，说明有极高的相关性。如果父亲身高75，孩子身高为71.485英寸 同理，母亲的回归方程： 方
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2024-05-14 12:49:45
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这是我的最后一次作业。Part1.验证性实验1.已知文本数据文件file1.dat，从文件file1.dat中读入数据，找出最高分和最低分学生信息，并输出在屏幕上已知文件file1.txt已经存在，将file1.txt中的小写字母转换成大写后，转存为file2.txt// 将file1.txt中小写字母转换成大写后，另存为file2.txt
#include <stdio.h>
#inc
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2024-07-29 22:42:40
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1. 逻辑回归模型概述。2. 如何评估分类模型的效果。3. 如何解决多元分类问题。4. 非均衡分类问题。 1. 逻辑回归模型概述 逻辑回归处理的是分类问题而不是回归问题。 1.1 线性模型为何失效 在数学上，如果用 y 表示选择的结果，那么 y 只有两种可能的取值：0 或者 1 。这就是二元分类问题。线性回归这与模型假设相矛盾。这也是最重要的原因。
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2024-05-07 19:20:14
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前言此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完全可以自己扩充，可以自定义挖掘算法，不过目前此系列中还不涉及，只涉及微软提供的算法，当然这些算法已经基本涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景，也就是说熟练了这些算法大部分的应用场景都能游刃有余的解决，每篇算法
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2024-08-29 09:26:12
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文章目录实验思维导图1. 收集、探索和准备数据1.1 收集数据1.2 探索和准备数据2. 基于数据训练模型2.1 使用线性回归函数2.2 建立模型3. 评估模型的性能4. 提高模型的性能4.1 将年龄非线性化4.2 数值转换二进制4.3 改进模型资料Reference 实验思维导图1. 收集、探索和准备数据1.1 收集数据insurance <- read.csv("~\\insuranc
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2024-06-24 06:30:03
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黑盒测试设计方法-正交试验法回顾(上) 正交试验设计法是一种用来测试组合的黑盒测试设计方法。借助于数学工具，通过算法从全排列组合中选择出全部两两组合放到正交表中，然后依据得到的正交表就可以得出测试用例。 正交表一般根据因子数和状态数来确定是几因子几状态。当因子和状态不满足标准正交表的情况时，
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2024-07-10 21:51:24
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一.基本概述Yt = f(Tt , St ,Ct ,It )Tt , St ,Ct ,It 分别表示时间序列t时刻的趋势成分，季节成分，循环成分，误差和无规则成分。 趋势模型：当时间序列呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动时，可以以时间t综合代替所有影响因素。季节模型： 二.趋势模型1.模型形式直线趋势模型非线性趋势模型有增长上限的曲线趋势模型 2.模型选择
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2024-04-30 14:37:06
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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。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 ——来自百度
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2024-03-28 07:00:08
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在医学、生物学和心理学等领域的研究中，经常需要对同一组患者在不同时间点进行多次测量，以评估某种干预措施（如药物治疗、行为疗法等）的效果。重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）是一种常用的统计方法，用于分析这种类型的数据。重复测量方差分析适用条件球形假设（Sphericity Assumption）：不同时间点之间的协方差矩阵应该相等。如果不满足这一假设，可以使用Gree
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2024-07-31 17:02:01
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