目录一.一元线性回归1.1 引子1.2 求解系数a和截距b的方法：最小二乘法1.3 案例解决 1.4 模型检验二.多元线性回归2.1 式子2.2 核心代码2.3 案例解决注：如果您需要本文的数据集，请私信我的csdn账户一.一元线性回归1.1 引子 现有数据：（1,3),(3,5),(4,7),(5,8)，请根据这4个坐标求出y与x的函数关系。 &n
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2023-11-26 15:04:01
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Java实现一元线性回归 发布时间：2006.04.28 22:26 最近在写一个荧光图像分析软件，需要自己拟合方程。一元回归线公式的算法参考了《Java数值方法》，拟合度R^2（绝对系数）是自己写的，欢迎讨论。计算结果和Excel完全一致。
总共三个文件：
DataPoint.java
/**
* A data point for int
原创
2023-04-28 11:30:26
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之前的博文讲的是理论。现在需要用到成熟的库，来应用。science + kit = 科学的工具包一、一元线性回归模型(with codes)y = 0.85x - 0.72# sklearn 命名惯例：
# 矩阵 使用大写字母
# 向量 使用小写字母
# 所有模型的拟合（训练）方法都叫fit。
# 所有模型的测试方法都叫predict。
import numpy as np
# LinearRe
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2024-01-02 14:03:25
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用Excel做回归分析的详细步骤一、什么是回归分析法“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某
目录1.线性回归分析究竟是啥？2. 线性回归分析原理2.1 残差2.2 最小二乘法2.3 求解参数 1.线性回归分析究竟是啥？首先要弄懂什么是回归分析：在大数据分析中，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。线性回归分析：线性回归(Linear Regression)是用来确定两种或两
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2023-10-20 10:41:30
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目 录1.预测和控制 预测 单值预测 区间预测 因变量新值的区间预测 因变量新值的平均值的区间估计 控制2.回归系数的解释3.回归应用的问题 预测和控制 建立回归模型的目的就是为了应用，回归模型最重要的应用是预测和控制。 一、 预测 1、 单值预测单值预测就是用单个值作为因变量新值的预测值。比如研究某地区小麦单位产量y 与施肥量
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2023-11-06 11:08:38
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# 使用 Java 实现一元线性回归
一元线性回归是数据分析中常用的回归分析方法，它通过拟合一条直线来解决问题，通过输入变量预测输出变量。在这篇文章中，我将逐步指导你实现一个简单的一元线性回归模型，并用代码来展示每一步的实现过程。
## 流程概述
在实现一元线性回归之前，我们需要明确整个实现的步骤。以下是整个实施过程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
摘要一元线性回归可以说是数据分析中非常简单的一个知识点，有一点点统计、分析、建模经验的人都知道这个分析的含义，也会用各种工具来做这个分析。这里面想把这个分析背后的细节讲讲清楚，也就是后面的数学原理。什么是一元线性回归回归分析（Regression Analysis)是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。在回归分析中，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
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2023-11-02 11:35:43
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创建模型# 创建模型
model = LinearRegression()
# 将数据转化成DataFrame
x = pd.DataFrame({'salary': salary})
x = x['salary'].values.reshape((-1, 1)) #取出salary的值并转化为矩阵拟合模型# 拟合模型
# 这里 fit()方法学得了一元线性回归模型 ?(?)=??+?，这里 ?
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2023-05-26 16:59:42
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code:##导入需要的包from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt## 载入数据 画图图像data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",")x_data = data[:,0]y_...
原创
2022-07-05 16:44:56
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一.一元线性回归 所谓线性回归，就是利用数理统计中的回归分析，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。有一元线性回归和多元线性回归。 一元线性回归其实就是从一堆训练集中去算出一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小。 类似于这样 唯一特征X，共有m = 500个数据数量，Y是实际结果，要从中找到一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小，如下图所示： 线性回归所提供的思路是
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2023-11-02 00:11:38
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使用R Studio的Rmd文档格式。完整作业Rmd文档：---
title: "EXP-Assignment-1"
output:
html_document: default
word_document: default
pdf_document: default
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$se
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2023-12-15 09:21:29
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前言：开始学习吴恩达教授的机器学习课程，记录并实现其中的算法。在实现过程中，还未理解如何准确的找到α这个值的取值。一、一元线性回归一元线性回归其实就是从一堆训练集中去算出一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小。举个例子，唯一特征X(工龄)，共有m = 50个数据数量，Y（薪水）是实际结果，要从中找到一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小，如下图所示: 这里的薪水数据为手动自定义的，导致了误差较
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2024-03-31 23:17:31
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二、一元线性回归分析（一）一元线性回归方法随机误差反映了除x和y之间的线性关系之外的随机因素对y的影响。 分析预测房子的大小（平方英尺）和房价（美元）之间的对应关系。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt
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2023-09-30 10:50:05
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代码如下： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import array
""" 使用最小二乘法，拟合出一元线性回归模型：z = wx + b。
一元的意思是样本x通过一个属性描述，原本可能是矢量x_i = (x_i1, x_i2...,x_id)被例如颜色，大小...
属性描述，现在只有一个x_i1描述，则
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2023-08-20 10:37:19
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线性回归算法是机器学习中最基础的算法，输出变量与输入变量是线性关系（即一次方），如果只有一个输入变量，称为一元线性回归，多于一个输入变量时，即为多元线性回归。一、一元线性回归以预测房价为例，图中红色x表示样本集，这里假设房价仅与size有关，所以最终回归出来的应该是一条值钱。
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2024-05-06 18:29:38
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 回归问题的判定：回归和分类的区别：应用：房价预测、销售额预测、贷款额度的预测等。单因素影响的一元线性模型例子：房价预测。横坐标为房子面积，纵坐标为价格。 线性回归的定义：通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其中一个可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。数组（numpy:n
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2024-04-22 13:34:45
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线性回归中的问答线性：y=a*x 一次方的变化回归：回归到平均值简单线性回归算法==公式一元一次方程组一元指的一个X：影响Y的因素，维度一次指的X的变化：没有非线性的变化y = a*x + bx1,y1 x2,y2 x3,y3 x4,y4 ...做机器学习，没有完美解只有最优解~做机器学习就是要以最快的速度，找到误差最小的最优解！一个样本的误差：yi^ - yi找到误差最小的时刻，为了去找到
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2023-11-06 15:13:06
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#全局变量
#随机生成数据
x = np.array(range(20)) # x轴数据生成1-20的整数
k = np.random.randint(-10, 10)
y = k * x + np.random.random(1) + 5 # y轴生成随机倍数的数据x加随机数（-1到1）加
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2024-05-17 09:27:05
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文章目录1 目的2 数据背景3 数据基本情况4 建模分析4.1 最小二乘法回归4.2 回归方程标准误差4.3 β^1的置信度为 95%的区间估计。4.4 x和 y的决定系数4.5 方差分析4.6 回归系数 β1的显著性检验4.7 相关系数的显著性检验4.8 对回归分析做残差图并做相应的分析4.9 预测下一周签发新保单 x04.10 给出 y04.11 给出 E(y0)的置信
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2024-06-10 21:44:46
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