一、注释注释是对代码的解释说明，不是所有代码都需要注释，只是那些难于理解又关键的代码，必须加注释，方便自己或其他人后期阅读。注释的内容不会被python解释器 ，解释执行。1、注释的两种方式（1）单行注释井号+注释内容（2）多行注释三个单引号/三个双引号+注释内容也可以选中要注释的段落，按ctrl+/。二、变量1、什么是变量变量就是可以变化的量，这个量指的是事物的。状态，比如说人的年龄，今天的天气
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2024-06-16 17:39:57
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目录1. 介绍引入讨论：相关分析与回归分析的区别和联系2. 一元线性回归2.1 模型建立讨论：几个重要假设2.2 参数估计讨论：离差、残差和误差2.3 最小二乘估计的性质2.3.1 线性性2.3.2 无偏性2.3.3 有效性2.4 显著性检验2.4.1 对回归系数的显著性检验——t检验2.4.2 对回归方程的显著性检验——F检验2.4.3 样本决定系数3. 多元线性回归3.1 模型建立3.2 基
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2024-05-14 20:57:27
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温故知新： 计算机运行可以分为两种状态： 用户态：计算机正在运行应用程序的功能 内核态：计算机正在运行操作系统的功能今日内容：python语法 注释：多行注释：三单引号或三双引号，不执行，通常加在文件的开头，用于对文件进行整体说明，通常只有一个 单行注释：#，被解释这行代码的上一行或者后面 还有一个作用：临时注释不想运行的代码，被注释代码不执行补充: 程序出错有两种：1.语法错误：不允许犯语法错
编译型语言与解释型语言的区别编译型语言：每次代码写完需要重新编译一遍，编译比较耗时间，但是运行速度一般比较快。解释型语言：代码一边翻译一边运行，不需要编译时间，但是一般运行速度比较慢。另注：编译型语言编译后关注全局变量，可以多个CPU处理同一个全局变量，而解释型语言是一步步运行的，不能预知全局变量，因此有了一个GIL锁（全局解释器锁）。 变量引用语义：python这种高级语言
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2024-06-13 19:57:55
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一元回归模型回归分析和相关分析之间的差别相关分析研究的是变量之间的线性相关性，而回归分析要研究的是解释变量和被解释变量之间的平均关系。相关分析中，变量都是随机变量；而回归分析中，解释变量是确定的，被解释变量是随机变量。1.简单的一元线性回归模型其中 代表我们的因变量，表示我们的解释变量，表示随机扰动项其中是我们设定的解释的变量，还有一部分没有解释的信息在随机扰动项当中，但是我们是无法测得的，这也
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2024-05-06 17:34:39
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执行方式：1. 交互的方式：优点：即时调试程序，调试方便缺点：无法永久保存代码2. 文件的方式：优点：永久保存代码缺点：不能即时调试代码执行步骤：1. 先启动Python解释器2. Python解释器把文件内容从硬盘读入内存3. 读入内存后，再解释执行 变量变量：变化的量定义一个变量有三个特征：id: id(x)type: type(x)value: x注意：Python中的变量名没有储
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2024-04-03 20:46:30
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多变量线性回归前言一、多变量线性回归二、多元梯度下降法1、特征缩放（feature scaling）2、学习率（Learning rate）3、特征和多项式回归三、线性回归的正规方程解法与对比1、正规方程解法2、梯度下降法和正规方程的对比总结 前言前面讲的线性回归（linear regression）是基于单变量的，例如预测房价的例子中，特征值只有房屋面积这一个变量，我们知道可以应用梯度下降法求
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2024-06-09 10:00:50
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处理完单变量线性回归的梯度下降解法，跟着黄老师的实验思路，开始处理多变量的线性回归，也有两种解决方式，一种是正规方程，另一种是梯度下降，这篇博客主要是利用这两种思路解决问题。一、导入库文件import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from mpl_t
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2024-04-12 22:23:31
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在统计学中，线性回归是模拟标量响应与一个或多个解释变量（也称为因变量和自变量）之间关系的线性方法。一个解释变量的情况称为简单线性回归；对于多个变量，这个过程称为多重线性回归。 该术语不同于多变量线性回归，多变量线性回归预测多个相关因变量，而不是单个标量变量。 样子就是Y=Kx+b(就是这个样子，大佬们不要喷，我知道是矩阵格式，累了，不打那么多了) 对于线性回归而言，其主要的目的有三个线性回归可用于
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2024-03-21 12:26:55
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//编程不仅是一门技术，更是一门艺术 //实例化的工厂，实例出合适的对象，多态的应用 //----------对象的返回-- //同一类的属性，方法可以随便调用 //不能只满足于写完代码运行结果正确就完事，时常 //考虑如何让代码更加简炼，更加容易维护，容易扩展和复用，只有这样才可以是真的
1.一元线性回归2.多元线性回归一元线性回归1.1.1 变量间的关系相关与回归是处理变量之间关系的一种统计方法。从所处理的变量多少来看，如果研究的是两个变量之间的关系，称为简单相关与回归分析；如果研究的是两个以上变量之间的关系，称为多元回归分析。从变量之间的关系形态上看，有线性与非线性回归分析。 变量间的关系 变量之间存在不确定数量关系，称为相关关系。1.1.2 相关关系的描述与测度1.散点图 相
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2024-03-24 12:53:54
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关于赋值算符在表达式中的使用 其实，大家一般不会在一个表达式中使用多个赋值算符，除非不太正常，但其实很多语言的编译或解释系统都允许这样做，关键是如何使用。赋值算符和其它算符明显不同的一点还在于：其它算符均是自左至右进行解析，而赋值算符则恰恰相反！ 我们来看如下一个简单的例子，请你给出判断：这个表达式到底是合法的还是非法的： &nbs
1、单行注释与多行注释“#”表示单行注释的开始
三个单引号或三个双引号将注释的内容括起来
例如：
print("hello word")
'''
这里面的内容全都是多行注释
Python语言真的很简单
'''
print("这行代码被注释了，将不会被翻译，执行")
"""
这是三个双引号括起来的多行注释
Python同样是允许的
"""2、变量下面先在Python交互式解释器中输入以下内容>
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2024-06-19 10:14:15
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变量、对象和引用变量的创建：一个变量（即变量名，如a），当代码第一次给它赋值就创建了它。变量类型：变量没有任何和它关联的类型信息约束。类型的概念存在于对象中，而不是变量名中。变量原本是通用的，只是在一个特点的时间点，简单的引用了一个特定的对象。变量的使用：当变量出现在表达式中，它就会被当前所引用的对象代替。所有变量使用前都应该明确的赋值。变量是一个系统表的元素，指向拥有对象的连接的空间。对象是分配
ThinkPHP模版引擎之变量输出具体解释 详细分析例如以下： 我们已经知道了在Action中使用assign方法能够给模板变量赋值,赋值后怎么在模板文件里输出变量的值呢？ 假设我们在Action中赋值了一个name模板变量:$name = 'ThinkPHP';
$this->assign('name',$name); 使用内置的模板引擎输出变量,仅仅须要在模版文件使用:
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2024-05-30 09:37:39
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文章目录1.1 目标2 问题陈述2.1 包含我们示例的矩阵 X2.2 参数向量
w
\mathbf{w}
w 和
# 多个被解释变量的回归分析：使用 Python 解决实际问题
## 引言
在数据分析中，回归分析是一种强大的工具，用于理解变量之间的关系。通常情况下，我们会使用线性回归来建立自变量（解释变量）与一个因变量（被解释变量）之间的关系。然而，在某些情况下，可能会有多个被解释变量。这时，我们需要采用多重回归的方法来解决问题。本文将通过一个实际案例，展示如何使用 Python 进行多被解释变量回归分析
目录一、前言：二、模型描述：1.Hypothesis：2.Cost Function: 三、多元梯度下降法1.特征放缩2.学习率α的选择：四、特征与多项式回归五、正规方程（区别于梯度下降法）六、梯度下降法与正规方程法的比较一、前言： 吴恩达第五章多线性变量回归笔记（所有例子均来自吴恩达机器学习视频课的内容）在所有公式中，n为特征个数，m为样本数量 二、模型描述：&n
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2024-06-08 20:44:41
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模型介绍多变量线性回归类似于单变量线性回归，只是需要考虑的影响特征数目变多，通过对多个变量xi进行分析，进而预测结果y。类似于单变量线性回归的假设函数，给出多变量线性回归的假设函数：\[ h_θ(x)=θ_0+θ_1x_1+θ_2x_2+…+θ_nx_n \] 利用线性代数的知识，可以将系数θ定义为一个向量：\[ θ=\left[ \begin{matrix} θ_0 \\ θ_1 \\ θ_2
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2024-04-01 19:52:27
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循环结构应用场景如果在程序中我们需要重复的执行某条或某些指令，例如用程序控制机器人踢足球，如果机器人持球而且还没有进入射门范围，那么我们就要一直发出让机器人向球门方向奔跑的指令。当然你可能已经注意到了，刚才的描述中不仅仅有需要重复的动作，还需要用到上一章讲的分支结构。再举一个简单的例子，我们要实现一个每隔1秒中在屏幕上打印一次”hello, world”并持续打印一个小时的程序，我们肯定不能够直接
