1. 写在前面这次借着在Datawhale组织的概率统计专题学习的机会再重新温习一遍数学基础，所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习， 所以这次依然是感谢组织的这次学习机会， 这一版块是整理概率统计的相关内容， 具体知识点可以看上面的链接文档， 基础知识点整理的很全了，所以这次又是站在了大佬
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2024-09-26 13:57:08
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目录引言多重共线性产生的背景和原因多重共线性对模型的影响岭回归的定义及性质岭回归的定义岭回归估计的性质岭参数k的选择岭迹法方差扩大因子法由残差平方和确定 k 值总结参考引言解释变量直接存在严重的多重共线性时，用普通的最小二乘法估计模型参数，往往参数估计方差太大，效果很不理想。岭回归是一种改进的最小二乘回归，它通过给 \(X'X\) 加一个正常数矩阵 \(kI(k>0)\)多重共线性多元线性回
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2024-03-22 15:41:52
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回归分析复共线性与有偏估计方法 （1）岭回归用于处理下面两类问题： 1.数据点少于变量个数 2.变量间存在共线性 （2） 判断变量之间是否有共线性为： 变量间存在共线性是，最小二乘回归得到的系数不稳定，方差很大 解：x=x0(:,2:4);
y=x0(:,5);
k=0:0.01:0.1;
b1=ridge(y,x,k,0);
%岭回归B = ridge(y,X,k,scaled)命令中：y- 响
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2024-03-19 15:38:58
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OLS1. 评估模型性能。如果“校正可决系数”的值为 0.39，则表示您的模型（解释变量使用线性回归建模）可解释因变量中大约 39% 的变化2. 评估模型中的每一个解释变量：每个解释变量的系数既反映它与因变量之间的关系强度，也反映它与因变量之间的关系类型。当与系数关联的符号为负时，该系数与因变量为负向关系。T 检验用来评估某个解释变量是否具有统计显著性。零假设是指所有的意图和目的的系数值为零，因此
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2023-10-14 16:51:46
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在数据科学和机器学习中，岭回归是一种常用的线性回归技术，用于解决多重共线性的问题。然而，在构建岭回归模型时，我们也常常关注每个系数的显著性。本文将详细探讨如何在Python中实现岭回归，并评估系数的显著性，以便于为我们在业务决策中的应用提供可靠的支持。
### 背景定位
在实际的业务场景中，很多时候我们需要通过数据分析来揭示潜在的趋势与关系。例如，考虑一个机构希望利用客户的历史数据来预测他们的
文章目录岭回归sklearn中的岭回归交通流量预测数据代码 岭回归岭回归(ridge regression)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法。是一种改良的最小二乘估计法，对某些数据的拟合要强于最小二乘法。 对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下： 参数的求解，可以使用： 对于矩阵，若某些列线性相关性较大（即训练样本中某些属性相性相关），就会导致的值接近0
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2023-11-11 12:11:51
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# Python 岭回归与变量显著性分析
在机器学习和统计学中，岭回归是一种非常重要的线性回归的变种，它通过增加 L2 范数惩罚项，解决了多重共线性问题，提升了模型的泛化能力。本文将详细介绍如何在 Python 中进行岭回归，并分析变量的显著性。
## 理论基础
### 岭回归的定义
岭回归通过最小化以下目标函数来估计回归系数：
\[
\text{Loss} = \sum_{i=1}^{
原创
2024-10-25 05:39:02
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# 岭回归显著性检验的Python实现指南
## 一、引言
岭回归（Ridge Regression）是一种处理多重共线性问题的线性回归方法，尤其适合于预测当自变量之间存在高度相关性时。在进行岭回归分析时，显著性检验是评估模型效果的重要步骤。本文将详细介绍如何使用Python进行岭回归显著性检验，包括步骤、代码实例以及相应的解释。
## 二、流程概述
在进行岭回归显著性检验的过程中，主要可
文章目录一元回归人工实现代码statsmodels实现sklearn.linear_model报告注解数据读取无表头，列名 .csv格式\[X = (x_1, x_2, x_3, ...,x_n) \tag{1}\]\[Y = f(X) = a
Python机器学习算法实现 Author：louwill 上一节我们讲到预防过拟合方法的Lasso回归模型，也就是基于L1正则化的线性回归。本讲我们继续来看基于L2正则化的线性回归模型。L2正则化 相较于L0和L1，其实L2才是正则化中的天选之
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2024-04-19 13:00:39
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作者：求知鸟 pythonic生物人本文约2400字，建议阅读5分钟
本文为你总结统计学常犯错误。1. 变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；2. 为什么要对相关系数进行显著性检验？实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值（尤其是
关于显著度的研究是从生物研究发展而来，早期比较重要的工作是C.Koch与S.Ullman做的，时间可以追溯到1985年。 显著度的获取方式主要有两种：自上而下，从高层语义入手，其实目标检测等等也可以归入这一类中；更普遍的是自下而上，从底层特征入手。直到现在，第二种自下而上的方法仍是主流。 从CV角度研究显著度问题从1998年开始，开创者是Itti。其最出名的文章是A mod
前言继续线性回归的总结, 本文主要介绍两种线性回归的缩减(shrinkage)方法的基础知识: 岭回归(Ridge Regression)和LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)并对其进行了Python实现。同时也对一种更为简单的向前逐步回归计算回归系数的方法进行了相应的实现。正文通过上一篇《机器学习算法实践-标准与局部加权线性
本篇介绍线性回归的显著性检验和评价方法。示例数据同上篇：DATA <- mtcars[, c("mpg", "wt", "qsec", "drat")]6 显著性检验显著性检验主要用来判断某变量是否有必要留在模型表达式中，常使用的有F检验和t检验。建立如下模型：model <- lm(mpg ~ wt + I(wt^2) + qsec, data = DATA)
summary(mod
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2023-09-25 15:19:31
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