在回归分析中，曲线拟合是指定模型的过程，该模型为数据集中的特定曲线提供最佳拟合。变量之间的曲线关系不像线性关系那样容易拟合和解释。对于线性关系，当您将自变量增加一个单位时，因变量的平均值总是会改变一个特定的量。无论您在观察空间的哪个位置，这种关系都成立。下面的拟合线图说明了使用线性关系拟合曲线关系的问题。 R 平方很高，但模型显然不足。你需要做曲线拟合！当您有一个自变量时，使用拟合线图很容易看到曲
我们通常 ELISA 实验完成后，后面最重要的工作就是如何把 OD 值转化为浓度，以达到分析数据的目的。样本浓度的分析是根据标准品数据所生成的标准曲线完成的。要确保样本结果的准确性，首先就要保证标准曲线尽量能还原抗原抗体的动力学反应过程。目前，我们常用的方法是 excel 绘图，或者用绘图专用软件 curve 软件做图。常用的函数 excel 都能归纳，但是 excel 能归纳的曲线模型比
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2024-03-20 13:55:10
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我们对数据进行查询时，经常会使用VLOOKUP函数。但有时我们提取符合条件的结果是多个，而不是一个，这时候VLOOKUP就犯难了。举个例子如下图，左侧A1:C10是一份学员名单表，现在需要根据F1单元格的“EH图班”这个指定的条件，在F2:F10单元格区域中，提取该班级全部学员名单。F1的值是“EH图表班”，需要在F2:F10单元格区域得到图表班相关成员的人名。接下来就分享一个函数查询方面的万金油
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2024-09-18 15:35:35
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1、回归问题1.1、线性回归感觉这个没啥好写的，就是用最小二乘法的方差最小，线性模型y=kx+b,在已知大量y跟大量x的情况下，求出k跟b，使得拟合方法最小。 求解方法：感觉也挺简单的，假设x是m维，y是1维（感觉这种比较常见），有n组数据。得到矩阵Y增加一维，变成2维，另一维全用1表示，矩阵X也是一样，就能得到系数矩阵A，A是m+1维。就有 YT=AXT. T表示矩阵的转置，如果XT有逆，可以同
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2024-10-18 08:57:33
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1.欠拟合与过拟合机器学习中的泛化，泛化即是，模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现。在机器学习领域中，当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，我们通常使用术语：过拟合和欠拟合。我们知道模型训练和测试的时候有两套数据，训练集和测试集。在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，而其中有一些噪点，当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现
一.Curve Fitting给定下面一组数据：时间10:0011:0012:0013:0014:0015：00温度12℃15℃17℃20℃25℃18℃如果要预测某个时间的温度值，首先需要利用已知数据对时间-温度进行建模或者说建立温度与时间的关系函数。为建立这样一个模型，通常有两种方法：差值方法：用一个函数（一般为多项式函数）来近似代替数据列表，并要求多项式经过列表中给定的数据点，插值曲线要经过数
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2024-05-26 17:05:53
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在机器学习中，调用算法是件比较容易的事，但是我们想要将机器学习理解的更加透彻，就必须深刻理解每一种算法背后的数学原理，这对于我们后期调整算法参数，改进算法模型有着非常大的帮助。其实看到这一大长串数学公式，我心里也很绝望，但是没办法呀，为了能深入理解线性回归原理，喝二两白酒也要给自己打打气。下面，我们一步一步去理解线性回归的数学原理。下面是一个银行贷款的案例，银行会根据我们的年龄以及工资来决定我们的
# 前年学习记录的笔记，分享一下～Linear Models for Regression目录一、使用线性回归模型前数据处理及注意二、线性回归，针对线性数据，通过最小二乘法让损失函数（cost function）最小，求得方程系数，得到方程。三、多元线性回归求解cost function：正规方程法和梯度下降法四、标准线性回归的延伸：岭回归和Lasso回归五、梯度下降法的优化。六、线性回归中可能遇
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2024-04-26 17:52:06
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机器学习实战 5.1Logistic回归基础介绍一、前言本文结合apachecn和Jack Cui的文章进行整合 加上自己的看法 旨在把Logistic解释清楚~本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：Github代码地址二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的，例如预测明天是否会下雨。首先，
线性回归的简洁实现3.3 线性回归的简洁实现3.3.1 生成数据集3.3.2 读取数据3.3.3 定义模型3.3.4 初始化模型参数3.3.5 定义损失函数3.3.6 定义优化算法3.3.7 训练模型小结 3.3 线性回归的简洁实现随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越便利。实践中，我们通常可以用比上一节更简洁的代码来实现同样的模型。在本节中，我们将介绍如何使用PyTorch更方便地
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2024-10-09 11:43:23
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目录一、 线性回归二、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法三、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法实例四、 逻辑回归回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。 回归方法有许多种，可通过 3 种方法进
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2024-06-21 22:40:59
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目录1.回归和拟合的区别2.参数检验和非参数检验的区别3.假设检验 1.回归和拟合的区别回归是拟合的一种方法，拟合的概念更为广泛，包括回归、插值和逼近。回归强调存在随机因素，而拟合没有。拟合侧重于调整曲线的参数，使得与数据相符，是一种数据建模方法。而回归重点在研究两个变量或多个变量之间的关系，是一种数据分析方法。由于拟合的过程是寻找一个函数使其在某种准则下与所有数据点最为接近，因此我认为
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2024-01-15 06:55:40
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前言 回归（regression）模型的输出值是一个数。预测，PM2.5预测，自动驾驶中方向盘角度的预测，宝可梦进化后的CP值预测等都是其应用案例。课程中老师依旧是用的他惯用的宝可梦来做的示范。在一定范围内，增加模型复杂度，可以提升模型性能，但是超出该范围就会出现过拟合。用正则化的方式，可以降低过拟合出现的可能。线性回归 &nb
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2024-05-02 06:40:25
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1. 什么是线性回归线性回归：通过拟合因变量yy和自变量x⃗ x→的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置的拟合比该位置生成的错误更少，该拟合是最佳拟合。2. 基本形式：给定d个属性的实例 x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的取值：x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的
一、Approximation and fitting1. 拟合与回归的区别回归分析：是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。 拟合：是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。 如果你认同上面的两个定义的话。那么，很明显，回归分析包含的研究范围更多。拟合在某种程度上是承认了变量只见存在相
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2024-06-13 08:22:37
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1 定义过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)那么是什么原因导致模型复杂？线性回归进行训练学习的时候变成模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回
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2024-08-22 19:45:15
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命令行如何运行simulink外部模式build和start用sim()函数该函数的调用格式为：[t,x,y]=sim(f1,tspan,options,ut)其中f1为SIMULINK的模型名，tspan为仿真时间控制变量；参数options为模型控制参数；ut为外部输入向量。------------------------------------------------------------
excel幂函数怎么设置 在excel中设置函数能够快速完成一些需要计算的工作，恰当的使用excel中函数的功能能够起到事半功倍的效果。今天，学习啦小编就教大家在Excel中幂函数的操作使用。Excel中幂函数的操作步骤打开excel软件，为了以后的操作方便，我们把光标定位在表格的第一格里面，然后点下图中红色方框框住的“fx”，我们要设置的函数就从这里进去的。点“fx”后，会弹出如下图所示的“插入
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2024-01-30 01:38:23
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逻辑回归实际是一种有监督学习中的分类算法，称为回归是历史原因前言前面我们已经学习了线性回归，线性回归适用于预测一个连续值，就是说预测值可能的范围存在连续，比如前面讲的房价问题，房价可能的值就是一个连续的范围（比如0~10w)，但是它不能很好的处理分类问题，也就是要预测一个离散值（如0，1，2），比如判断一封邮件是否为垃圾邮件，预测值只有1和0两种，其实可以领会到线性回归是对样本整体的一个统计平均，
借用Andrew Ng的PPT，下图分别对应特征多项式阶数d=1、2、4的情况，由此可知，特征多项式的阶数不是越高越好。
一、欠拟合的解决方法 1、分析数据，增加特征维度
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2024-03-18 19:46:24
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