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
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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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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多努力就会有多特殊（neverforever）——仌一、十大经典算法1. 线性回归 2. 决策树 3. 随机森林 4. 逻辑回归 5. 支持向量机 6. 朴素贝叶斯 7. K近邻算法 8. K均值算法 9. 神经网络 10. 集成学习 其他算法请参考我的其他文章二、了解线性回归线性回归分为:一元线性回归和多元线性回归.很明显一元只有一个自变量,多元有多个自变量。拟合多元线性回归的时候,可以利用多项
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2023-10-10 10:19:15
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线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量），线性回归通常可以应用在股价预测、营收预测、广告效果预测、销售业绩预测当中。一元线性回归：基本概念：一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。数据
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2023-09-29 22:28:35
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学了一段时间爬虫，接下来学学数据分析吧（感觉有点难，从简单的学起吧），这次学习一元线性回归（y=ax+b），根据广告投入预测销售额，数据参考如下： 以下是代码，自行消化哈：from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
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2023-06-30 21:18:46
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这个专栏主要是自己用python入门深度学习和图像识别的一些学习笔记和心得体会。既有一些算法理论的理解，也有python代码的实现，争取对一个问题做到知其然并知其所以然，理论和实践并进。大家一起加油！栏目的框架主要从最基础的机器学习开始，到神经网络的基础，再用pytorch实现图像分类，目标检测，分割，产生式模型等。使用的工具主要是numpy和pytorch。 文章目录1.线性回归模型介绍2.一元
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2023-09-01 21:43:15
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变量之间的非确定性相关关系。
一般形式:y = f(x0,x1,x2,…xp)+ε
若为线性回归，y = β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε
β0，β1等为回归系数，ε为随机误差。
模型假设
①零均值，ε均值为0
②同方差，ε项方差为常数
③无自相关性，ε项值之间无自相关性
④正态分布，ε项呈正态分布。
⑤x1，x2等解释变量之间是非随机变量，其观测值是常数。
⑥解释变量之间不存在精确线性
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2023-07-27 20:42:54
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# 一元线性回归的实现：教程
本文将带领你完成一元线性回归的实现，使用Python编程语言。首先，我们将整个流程进行拆解，以便于理解每一步所需的操作和代码。下面是实现一元线性回归的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | --------------------------------------
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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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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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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目 录1. 一元线性回归模型的数学形式2. 回归参数β0 , β1的估计3. 最小二乘估计的性质 线性性 无偏性 最小方差性一、一元线性回归模型的数学形式 一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。自变量与因变量间的线性关系的数学结构通常用式（1）的形式：β0 + β1x + ε &nbs
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2023-08-15 13:25:26
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一元线性回归模型本文内容是《计量经济学（第四版）》第一章学习笔记。 1.概述随机变量非确定性变量经济变量之间的关系 确定的函数关系 不确定的统计相关关系相关分析 线性相关 非线性相关回归分析研究“被解释变量”关于“解释变量”的依赖关系的计算方法和理论，目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的均值。 目的：通过样本回归函数尽可能准确地估计总体回归函数随机干扰项
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2023-11-06 20:08:20
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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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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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上图中，'x'轴表示匹萨直径，'y'轴表示匹萨价格。 能够看出，匹萨价格与其直径正相关，这与我们的日常经验也比较吻合，自然是越大越贵。 下面就用 scikit-learn 来构建模#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager impo
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2023-12-01 13:50:44
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你好 , 话不多说，开始正题，今天主讲线性回归之一元线性回归首先我们来看一下什么是回归分析： 正相关： 负相关： 不相关： 我们需要求解方程如下，其中θ0和θ1是我们要求解的 接下来我们来简单求解一下，如下图我们知道截距和斜率我们都可画出直线 那我们如何才能求解方程系数？在这里我们引入代价函数，而代价函数采用的则是最小二乘法 在这里，i是样本点，m表示m个样本
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2023-12-05 20:37:17
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我们上应用回归分析（R语言版）这门课，老师每讲完一章就会带我们一起写这一章模型的代码，由于我们班同学大多会python不会R语言（包括我~~），所以代码都用python写。这次写此书第二章.一元线性回归课后习题2.15的一些代码：题目：一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经过10周时间，收集了每周加班时间的数据和签发的新保单数目， x 为每周签发的新保单数目， y
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2024-07-29 15:04:22
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