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
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2024-06-28 08:39:35
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本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 机器学习模型 在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后，机器学习的研究广受关注。所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》，尽管这只是针对初
文章来源：实战统计学作者：梁斌炜本文介绍统计学中的一元和多元线性回归，并通过EXCEL自带的统计函数LINEST、INDEX进行手工计算，再通过EXCEL数据分析工具包进行自动计算。由于很多复杂的EXCEL自动化程序，需要用到自动化计算，EXCEL数据分析工具并不适用自动计算，反而EXCEL统计函数是很容易实现批量自动计算。所以本文重点介绍EXCEL统计函数的使用。一、统计学上的线性回归原理回归是
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2024-03-21 19:36:51
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逻辑回归算法梳理一、逻辑回归与线性回归的联系与区别【搬运工】：二、逻辑回归的原理 逻辑回归的模型是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。 只不过，线性模型，无法做到sigmoid的非线性形式，sigmoid可以轻松处理0/1分类问题。
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2024-08-11 13:05:10
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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(
线性回归线性回归使用线性模型去拟合数据集，进行预测。线性回归的预测函数的一般形式为：用表示第i个样本的特征，如果样本有m个特征，则为一个m为特征向量。对应的参数则也为一个m维向量，，则线性回归表达式可以写成矩阵形式：最小二乘估计用表示为第i个样本，分别为其特征和真实类别。线性回归模型中，参数w的最优值为：使用最小二乘法对w和b进行估计。找到一条直线，使得均方误差最小(为了计算方便对其乘了1/2)。
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2024-06-23 07:00:43
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1、线性回归基本概念回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。给定一个数据集，我们的目标是寻找模型的权重和偏置， 使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。 输出的预测值由输入特征通过线性模型的仿射变换决定，仿射变换由所选权重和偏置确定。当我们的输入包含 个特征时，我们将预测结果 （通
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2024-08-20 18:04:24
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Softmax回归多分类网络（PyTorch实现）虽然说深度学习的教程已经烂大街了，基础理论也比较容易掌握，但是真正让自己去实现的时候还是有一些坑。一方面教程不会涉及太多具体的工程问题，另一方面啃PyTorch的英文文档还是有点麻烦。记录一下，就当是作业报告了。获取数据集首先导入所需要的包：import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.
文章目录线性回归：预测函数：损失函数：优化算法：最小二乘法：梯度下降法：总结：机器学习：回归问题：分类问题： 线性回归：预测函数：我们以上图为例: 在一维空间中，线性回归是通过学习一条直线（下图），使得这条直线尽可能的拟合所有的已知点y, 并且希望新的样本点也尽可能的落在直线上（泛化能力）。 其中： y是实际值（已知点），hθ(x)是预测值。损失函数：假如我们现在已经有了一条直线，那怎么评价这个
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2024-03-20 10:53:30
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冬风瑟瑟，雪后初阳2020.11.28下午“MATLAB”培训会在教四107成功举办会上我们邀请到了17级协创班刘子涵师兄作为主讲大家是否了解到了MATLAB软件的大致功能学到了一些基本操作呢？快来回顾一下本次培训会吧！ 主持人：雷家睿MATLAB是一个交互式软件系统输入命令并执行即可得出该命令的结果能够锻炼使用者的编程能力从最简单的符号运算、绘图、方程求解到矩阵、物理情境模拟、迭代、傅里叶变
线性模型1. 用于回归的线性模型2. 线性回归（OLS普通最小二乘法）3. 岭回归4. Lasso 线性模型是实践中广泛应用的一类模型。线性模型利用输入特征的线性函数进行预测。 这里就在不写需要什么环境了，可以翻看之前的笔记。 1. 用于回归的线性模型对于回归问题，线性模型预测的一般公式如下： 其中w是斜率，b是y轴偏移。 我们在一维wave数据集上学习参数w和b。运行代码如下：import
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2023-05-26 20:21:11
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单变量的线性回归非常容易理解，就是生成一元一次方程：y=ax+b。x表示自变量，特征属性的值；y表示因变量，预测标签的值。二维图像更直观：x是横坐标，y是纵坐标，a是斜率，b是与纵坐标的截距。样本的坐标点有限，也不会都在一条直线上。如何拟合一条合理的直线，本文会详细解析。 看懂一元一次方程的推导，就不难理解多元一次方程、一元m次方程、多元m次方程。后面的就不解析了。不管几元几次，都可以直
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2023-08-08 13:41:57
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# Python回归分析区间预测函数
## 引言
回归分析是数据分析中常用的一种方法，它用于建立一个或多个自变量与因变量之间的关系模型。回归分析可以帮助我们预测未来的趋势或者估计某个变量对其他变量的影响程度。在回归分析中，我们通常会使用区间预测函数来计算预测结果的置信区间。
本文将介绍如何使用Python进行回归分析，并使用区间预测函数来进行预测。
## 回归分析
回归分析是一种统计学方
原创
2023-09-17 11:57:27
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文章目录前言一、用excel 做线性回归（一）Excel 数据分析选项设置（二）线性回归分析二、用jupyter编程实现（一）借助skleran（二）不借助第三方库，用最小二乘法总结 前言本文用excel 中数据分析功能和jupyter 编程做线性回归练习。分别选取20、200、2000（或20000）组数据，进行练习。记录回归方程式、相关系数R2一、用excel 做线性回归（一）Excel 数
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2024-01-03 15:07:21
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# 如何实现回归曲线预测函数Python代码
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现回归曲线预测函数的流程。下面是一个简单的表格展示了每个步骤以及需要做什么：
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 划分数据集为训练集和测试集 |
| 4 | 创建并训练回归模型 |
| 5 | 预测测试集数据 |
|
原创
2024-03-02 04:59:55
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KNN最近邻法实现回归预测的基本思想：****根据前3个特征属性，寻找最近的k个邻居，然后再根据k个邻居的第4个特征属性，去预测当前样本的第4个特征属性（花瓣宽度）import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Iris.csv',header = 0)
data.drop(['Id','Species'],axis = 1,
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2024-03-29 13:31:05
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GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树
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2024-03-10 08:45:14
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一，多维特征 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(?
1
, ?
1
, . . . , ?
?
)
。 上标T代表矩阵的转置二，多变量梯度下降：与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价 函数是
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2024-08-25 11:24:03
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一. 高斯马尔科夫定理是什么高斯马尔科夫定理说：对于线性回归模型，在某些约束条件下，由最小二乘法得到的估计量（估计子），即线性回归模型的系数，是最优的线性无偏估计子。也就是说高马解决的问题是线性回归模型，他的作用是给出线性模型的系数估计。1. 线性回归模型： &
已知直线方程怎样在Excel中画直线图以 y=2x 3 为例叙述步骤：1)在第一列格 A1 中输入一个 x 坐标值第二列中输入公式 =2*A1 32)在 A2 中输入个 x 坐标值，按 Ctrl D 将 B1 中的公式复制下来3)按上述方式填入其他行(至少两行，两点确定一条直线)，例如得到以下数值表1527394115134)选中第二列数值，然后选择“图表”工具栏中的“折线图”命令按钮，即可绘出直
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2024-03-03 11:49:01
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