4.2 多项式回归 以多元线性回归和特征工程的思想得到一种称为多项式回归的新算法。可以拟合非线性曲线。这是线性回归时使用的预测模型： 先看看按照以前的线性回归方法的效果：# create target data
x = np.arange(0, 20, 1)
y = 1 + x**2
X = x.reshape(-1, 1)
model_w,model_b = run_gradi
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2024-08-13 10:10:09
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机器学习就是从数学中找到特征和模式的技术 机器学习擅长的任务：回归处理连续数据如时间数据的技术使用有标签的数据，称为监督学习分类使用有标签的数据，称为监督学习聚合使用无标签的数据，称为无监督学习机器学习最难的地方是收集数据，有大量需要人工的点 回归 含义：构建目标数据的回归函数 方法：最小二乘法 公式：E（θ）=1/2∑（y - f（x））的平方E（θ）即误差值：目标使得E（θ）的值最小f（x）：
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2024-04-10 20:47:11
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#Classification（分类） #Logistic regression（logistic回归）一种分类算法，用在标签y为离散值0或1的情况下。#背景线性回归应用在分类问题上通常不是一个好主意： 所以引出logistic回归算法 #Logistic Regression Modelsigmoid函数/logistic函数：g(z)#Decision bound
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2024-08-07 09:48:43
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与梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束优化问题的常用的迭代方法。1、牛顿法考虑无约束最优化问题： minx∈Rnf(x) 其中
x∗为目标函数的极小点。 牛顿法的一个直观解释：每一次迭代过程中，目标函数在局部可以近似表示成二次函数，然后以该二次函数的极值点来代替目标函数的极值点，不断重复直到收敛。既然要将目标函数局部近似为二次函数，自然地我们就要引入泰勒公式了。假设f(x)具有二阶
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2024-04-28 10:34:20
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一、线性回归基本命令regress y x1 x2 （红色表示该命令可简写为红色部分）以 Nerlove 数据为例（数据附后文）regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl 表上半部分为方差分析表，包括回归平方和，残差平方和，均方，F检验等。上半部分右侧给出拟合优度R2和调整的R2。root MSE 表示方程的标准误
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2023-11-09 11:18:10
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STATA常用命令数据相关生成新数据删除和修改数据改变数据类型条件命令取对数命令输出相关常用回归非线性选择回归logit回归probit回归线性回归OLSHeckman 回归Tobit回归2SLS回归（工具变量法）常用检验异方差检验多重共线性检验自相关检验格兰杰因果检验稳健性检验内生性检验 常用命令数据相关生成新数据利用旧数据定义新数据，注意，如果使用的旧数据为两个及以上，只要其中一个为空值，则
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2023-11-24 20:08:33
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本部分记录一些最优化理论中的常见算法。1. 无约束规划研究无约束优化问题，对研究各类优化问题都有重要意义。因为可以有多种方法将各类等式或者不等式约束的优化问题转换为无约束优化问题，比如利用KKT条件（乘子法），罚函数法，序列二次规划等。（1）梯度下降 （Gradient Descent Method）：泰勒一阶展开分析可得。优点：通俗易懂，且只算梯度。缺点：收敛速度慢，线性收敛，震荡。最速下降：不
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2024-03-06 10:31:48
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平均排除法计算排涝流量适用于任何地区。________比例运算电路的输入电流等于零，而_______比例运算电路的输入电流等于流过反馈电阻中的电流。土壤含水率的表示方法包括 ( ) 。下面哪项不是渠道断面设计的具体要求 ( )选取延续时间较长，即累计( )以上的最大灌水率值作为设计灌水率。除涝设计标准一般用某一重现期的几日暴雨在几日内排除、使作物不受淹来表示。国际恐怖袭击的主要形式有哪些？37 、
0、术语0.4、回归和预测响应变量想要预测的变量。自变量用于预测响应的变量。记录一个表示特定个体或实例的向量，由因子和结果值组成。截距回归线的截距，即当 X = 0 时的预测值。回归系数回归线的斜率。拟合值从回归线获得的估计值残差观测值和拟合值之间的差异。最小二乘法一种通过最小化残差的平方和而拟合回归的方法均方根误差回归均方误差的平方根，它是比较回归模型时使用最广泛的度量标准残差与均方根误差的计算
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2024-03-22 19:49:21
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【题目】分形网络：无残差的极深神经网络（FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals）
【作者】芝加哥大学 Gustav Larsson，丰田工大学芝加哥分校 Michael Maire 及 Gregory Shakhnarovich摘要我们的实验表明，残差表示不是极深卷积神经网络成功的基本要素。分形设计在
CIFAR-100
在进行无截距项的一元线性回归分析时，常常会遇到如何正确地设置模型，使其能够准确反映数据。这样的分析对于一些特定业务场景来说是至关重要的。本文将结合备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和案例分析，详细记录无截距项的一元线性回归在 Python 中的实现过程。
### 备份策略
在实现无截距项的线性回归之前，确保在数据处理和模型训练环节中有良好的备份策略是必要的。以下是备份的基本流程
3、Cross Sectional Regression
3.1 最小二乘法
有三种方式可以实现最小二乘法的简单线性回归，假设数据byu
（1）lm(byu$salary ~ byu$age + byu$exper)
（2）lm (salary ~ age + exper, data= byu)
（3）attach(byu)
lm(salary~age+exper)
l
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2024-08-19 19:50:19
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作者：Tarun Guptadeephub翻译组：孟翔杰 在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的(批量)线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。 我们将使用此公式计算梯度。 在此，x(i)向量是一个点，其中N是数据集的大小。 n(eta)是我们的学习率。 y(i)向量是目
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2024-06-06 11:22:17
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线性回归本质上是描述变量与变量之间的线性关系，这种关系一般通过系数的不同进行表达，所以线性回归中的显著性检验也会紧扣回归系数。下文将会从一元线性回归和多元线性回归的角度由浅入深分别进行介绍。1、一元线性回归的基础一元线性回归的数学表达式非常简单：假设有 组样本观测值 ，这两个变量之间可以这样表达：其中 称作随机误差项，即不能由 完全表示的部分。这个误差项的性质非常重要，后面假设检验构造的统计量
第一部分# 线性回归：
# 如果不计算截距，本质就是矩阵运算，线性代数中的知识
# 如果要计算截距，只能使用梯度下降，多个参数系数，相当于多个变量
# 求偏导数
# 线性回归改进和升级
# Ridge岭回归，通过对系数的大小缩减来解决普通最小二乘的一些问题。
# 当数据的特征比样本点还多时，就不能使用线性回归和梯度下降等方法来预测
# 这是因为输入数据的矩阵X不是满秩矩阵，非满秩矩阵在求逆时会出
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2024-04-12 05:15:02
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回归分析是广泛应用的统计分析方法，可用于分析自变量和因变量的影响搞关系（通过自变量求因变量），也可以分析自变量对因变量的影响方向（正影响还是负影响）。回归分析的主要应用场景是进行预测和控制，例如计划制定，KPI制定，目标制定等，也可基于预测数据与实际数据进行比对和分析，确定事件发展程度并给未来行动提供方向性指导。常用的回归算法包括线性回归、二项式回归、对数回归、指数回归、核SVM、岭回
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2024-03-22 06:00:52
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# Python 带截距项的回归分析入门指南
在数据科学和机器学习中，回归分析是一种重要的技术，它用于模型化两个或多个变量之间的关系。这篇文章将介绍如何在Python中实现带截距项的回归分析，适合刚入行的小白。我们将分步骤进行，并提供详细的代码解释。
## 流程概述
下面是实现带截距项的回归分析的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
PVAR模型是用于面板数据分析的VAR模型，即Panel-VAR。本篇文章主要先介绍一下PVAR的模型结构以及相关的组成，文章结构如下1.介绍pvar的数学结构式2.介绍pvar的最优滞后阶数(时间序列必经操作)3.介绍pvar模型的稳定性检验4.介绍格兰杰因果检验(证明是A导致B，而不是B导致A)5.介绍脉冲响应函数(将故事看脉冲反应函数)6.介绍方差分解结果接下来还会有几篇接着讲PVAR，主要
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2023-10-11 10:21:32
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距离本意就是两个目标的某一特征集从一个变成另一个需要的最小操作。广泛使用于相似度比较领域。机器学习中经常用的距离有：1. 欧氏距离 ( Euclidean Distances)2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦( Cosine Distance)8. 汉明距离（Hamming Distance）9. 杰卡德距离 &
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2024-06-21 07:24:48
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在逻辑回归算法中，可以求出各个参数的系数和截距，即参数组值。那这个参数有几何意义么？在本篇文章中会引出分类文中非常重要的一个概念：决策边界。通过对决策边界的学习，可以更加好的可视化分类结果。进而更好的理解分类算法。1.决策边界1.1 什么是决策边界回顾逻辑回归分类的原理：通过训练的方式求出一个n+1维向量，每当新来一个样本时，与参数进行点乘，结果带入sigmoid函数，得到的值为该样本发生我们定义
