EXCEL回归分析
通过数据间的相关性，我们可以进一步构建回归函数关系，即回归模型，预测数据未来的发展趋势。相关分析与回归分析的联系是：均为研究及测量两个或两个以上变量之间关系的方法。在实际工作中，一般先进行相关分析，计算相关系数，然后拟合回归模型，进行显著性检验，最后用回归模型推算或预测。
简单线性回归简单线性回归也称为一
转载
2024-04-26 17:59:48
85阅读
多维逻辑回归是统计学和机器学习中常用的一种方法，它能够处理多个自变量对因变量的影响，并特别适合用于分类问题。这篇文章我想分享一下如何在 Python 中实现多维逻辑回归，包括遇到的一些问题及解决方案。
## 问题背景
在开发一个用于患者疾病预测的系统时，我使用了多维逻辑回归模型。数据集包含多个特征，例如年龄、体重、血糖水平等，这些特征均需纳入模型中进行分析。使用逻辑回归的目的是为了预测患者是否
在机器学习领域，PyTorch作为一个强大的开源深度学习框架，提供了丰富的功能来处理多维线性回归问题。通过实现多维线性回归，我们能够为商业决策提供有价值的洞察力，帮助公司优化业务策略，提升绩效。本文将详细分析如何使用PyTorch实现多维线性回归，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展。
### 背景定位
多维线性回归是一种回归分析技术，它在多个输入变量与一个输出变量之
# 多维回归拟合在Python中的实现
多维回归是一种统计技术，用于预测一个因变量与多个自变量之间的关系。在Python中，我们可以使用多种库来实现多维回归，如NumPy、Pandas以及Scikit-learn等。本文将通过一个简单易懂的步骤，帮助初学者理解并实现多维回归拟合。
## 流程概述
下面的表格展示了多维回归实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-22 04:59:15
54阅读
CART算法什么是CART？CART是英文Classification And Regression Tree的简写，又称为分类回归树。从它的名字我们就可 以看出，它是一个很强大的算法，既可以用于分类还可以用于回归，所以非常值得我们来学习。CART算法使用的就是二元切分法，这种方法可以通过调整树的构建过程，使其能够处理连续型变量。具体的处理方法是：如果特征值大于给定值就走左子树，否则就走右子树。C
转载
2024-07-07 12:06:38
101阅读
一、多变量线性回归（Multivariate Linear Regression）1.1 多维特征（Multiple Features）目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征， 例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x 1 ,x 2 ,…,x n ）。 增添更多特征后，我们引入一系列新的注释： n 代表特征的数量 m 代表训练样
转载
2024-04-20 12:11:19
364阅读
数据归一化数据的归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定范围。 最典型的是将数据统一映射到【0，1】区间上。数据归一化，简单说就是对不同性质的数据进行书同文、车同轨的规范化，将数据映射到同一个范围，这样便于对比分析不同性质的数据之间的区别和联系，而数据之间更普遍的联系会让他们产生1+1>2的效果。无论是从整体还是局部上看，数据规划都会让我们对数据的认识更加深入透彻，也会让数据发挥出更强
转载
2024-04-05 09:56:08
163阅读
TADAMAbstractMOT IntroductionProposed Method—TADAMPreliminary of position prediction by regressionTemporal-Aware Target Attention and Distractor AttentionIdentity-Aware Memory Aggregation记忆聚合与嵌入提取的联合
多元回归是六西格玛管理中我们常用的一统计工具，它可以帮助考察多个x对y的影响，并建立可以用于预测的回归方程。这一块的内容我们在之前的文章中做了详细介绍，但是我们今天将基于Minitab 19向大家介绍机器学习下的多元回归。 Minitab中已经引入很多机器学习的算法，在Minitab 19中我们还加入了CART分类树与CART回归树算法，当然我们今天的重点是多元回归。 什么是好的模型&nb
转载
2024-03-30 10:01:31
0阅读
概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记(一)k近邻(KNN)算法以及应用实现》，本篇讲述机器学习算法线性回归，内容包括模型介绍及代码实现。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数w和b。通长我们可以表达成如下公式： y^为预测值，自变量x和因变量y是已知的，而我们想实现的是预测新增一个x
转载
2023-11-15 13:49:37
108阅读
KNN回归实验一、基础知识什么是回归： 回归实际上就是“最佳拟合”。根据已有的数据拟合出一条最佳的直线、曲线、超平面或函数等，用于预测其它数据的目标值。如已知一系列的点(x,y)，我们可能就可以拟合出一条最佳的直线y=kx+b。那么如果已知自变量x，要预测目标值y的话，就可以直接带入到该直线方程中求出y。回归的目的就是预测数值型的目标值分类与回归的区别： 分类是判断对应类别，而回归的输出是一个具体
转载
2024-02-27 09:59:30
78阅读
CLOSED：初始状态，表示没有任何连接。LISTEN：Server端的某个Socket正在监听来自远方的TCP端口的连接请求。SYN_SENT：发送连接请求后等待确认信息。当客户端Socket进行Connect连接时，会首先发送SYN包，随即进入SYN_SENT状态，然后等待Server端发送三次握手中的第2个包。SYN_RECEIVED：收到一个连接请求后回送确认信息和对等的连接请
转载
2024-10-12 16:02:59
13阅读
实验目的：1．掌握单样本t检验、两样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析、多元回归分析的基本原理；2．熟悉掌握SPSS软件或者R软件关于单因素、多因素方差分析、多元回归分析的基本操作；3．利用实验指导的实例数据，上机熟悉以上3种方法（t检验、方差分析、多元回归分析）。实验内容：1. 实验数据为专业学生核心课程成绩及实验指导中的数据；2. 利用SPSS或者R软件上机实践单样本t检验、两样本t检验
转载
2024-07-19 16:33:52
84阅读
本文介绍LAR（Least angle regression，最小角回归），由Efron等（2004）提出。这是一种非常有效的求解LASSO的算法，可以得到LASSO的解的路径。1 算法介绍我们直接看最基本的LAR算法，假设有\(N\)个样本，自变量是\(p\)维的：先对\(X\)（\(N\times p\)）做标准化处理，使得每个predictor（\(X\)的每列）满足\(x_{\cdot j
转载
2024-08-23 08:09:38
74阅读
摘要 多维分析法是高级统计分析方法之一，就是把一种产品或一种市场现象，放到一个两维以上的空间坐标上来进行分析。 多维分析就是针对一个事先准备好的数据立方体实施旋转、切片（切块）、钻取等交互操作的过程，经常也被直接称为OLAP。它的后台运算在结构上很简单，如果用SQL语法描述，大体形式为： SELECT D,..., SUM(M), ... FROM
转载
2024-09-16 12:22:15
16阅读
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P7 处理多维特征的输入P7 处理多维特征的输入1、行为记录，列为特征2、Anaconda3 数据存储路径3、转化4、代码实现：5、练习 P7 处理多维特征的输入1、行为记录，列为特征2、Anaconda3 数据存储路径3、转化转化成矩阵向量化的计算，可以利用CPU等进行并行计算，提高计算的速度一般来说，中间层数越多，网络对非线性映射的拟合程度越好，学
昨天简单说了一下相关分析在充值购买失衡方面的应用，今天就接着昨天的话题，说一下回归分析（Regression Analysis），回归分析是研究一个变量（因变量）和另一个变量（自变量）关系的统计方法，用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型，把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型近似分析，并且通过自变量的变化来预测因变来预测因变量的变化趋势，在回归分析中两个变量的地位
转载
2024-06-28 08:39:35
115阅读
这里介绍了一个最简单的使用TensorFlow实现简单的线性回归算法的方法。import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def normalize(X):
"""Normalizes the arry X"""
mean=np.mean(X)
std=np.std(
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ&nb
1. 举个例子数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行可以给我贷款多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响银行贷款的结果，那么它们各自的影响有多大呢？（参数）1.1数据工资年龄贷款额度40002520000800030700005000283500075003350000120004085000这份数据有两个特征x1:工资和x2:年龄，最终要预测一个具体的值y，这就需要回归模型，而非分类算法。
