目录step1 build model最简单的模型——一元线性模型：稍复杂一点——多元线性模型：step2 Goodness of FunctionLoss function L: 评估模型好坏step3 最佳模型 - gradient decent目标：更简洁的公式：过拟合正则化Bias and VarianceBias(偏差)：Variance(方差):归纳判断梯度下降技巧Tip1：调整学习率
一.写在前面 本节主要讲的是上一节学习图中的按目标分类的橙色方块中的regression，即所要解决的问题的解为数值。本节由一个案例贯穿，即预测神奇宝贝进化后的战斗力，挺有趣的一个案例。本节略长，请耐心看，相信会有收获的，做我们这行的最重要的就是要有耐心。二.案例说明 所要研究的案例是想要预测神奇宝贝进化后的战斗力用cp值表示，具体案例描述如下图2-1。
《算法分析与设计》期末复习题一、选择题1.应用Johnson法则的流水作业调度采用的算法是（D） A. 贪心算法 B. 分支限界法 C.分治法 D. 动态规划算法2.Hanoi塔问题如下图所示。现要求将塔座A上的的所有圆盘移到塔座B上，并仍按同样顺序叠置。移动圆盘时遵守Hanoi塔问题的移动规则。由此设计出解Hanoi塔问题的递归算法正确的为：（B） 3.动态规划算法的基本要素为（C） A. 最优
我在b站上看到深度学习框架Tensorflow学习与应用(8)，是一个深度学习线性回归的例子。算是学深度学习的第一个例子，在此记录。import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt引入这三个库，matplotlib 用来画图的，后面会说到一点点。这个例子是生成一些随机点（大体依照在x平方这
文章目录摘要一、logistic regression二、logistic regression 与linear Regression的区别三、discriminative （判别式模型）与generative（生成式模型）四、Multi-class Classification（多分类）五、Logistic Regression的限制与解决方法展望 摘要本章首先通过生成概率模型引入了logis
引言LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR回归是其中最常用的一个。logit和logistic模型的区别:二者的根本区别在于广义化线性模型中的
前面的一个阶段我们已经掌握了一些线性回归的知识点，接着我们开启学习的新篇章，这将是在研究中非常重要的一部分。1. 线性回归知识点回顾基于简单或者多重线性回归，我们可以完成一下任务：(1)计算拟合直线的R2，判定模型的拟合效果。参考：线性回归中的R方与R方显著性。(2)计算R2的p值，判定R2是
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2023-08-13 21:53:18
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线性回归线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析， 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。线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自 变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回 归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单 回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归：使用形如y=wTx+b 的线
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2024-02-25 05:09:01
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第一章——-线性回归 Linear Regression(一)、Cost Function线性回归是给出一系列点假设拟合直线为h(x)=theta0+theta1*x, 记Cost Function为J(theta0,theta1)之所以说单参数是因为只有一个变量x，即影响回归参数θ1,θ0的是一维变量，或者说输入变量只有一维属性。首先要熟悉下最小二乘法，也叫做最小平方法。，“最小”指
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2024-08-14 02:19:54
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step1 添加数据分析包 参考链接：https://jingyan.baidu.com/article/59a015e30c28b3f7948865ce.htmlstep2 用添加的数据分析包做回归分析 1、 先看回归统计表，Multiple R即相关系数R的值，和我们之前做相关分析得到的值一样，大于0.8表示强正相关。也可为负的，小于-0.8可以认为是强的负相关。2、 回归统计表中的R Squ
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2024-03-24 14:28:24
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注意，本例是围绕OLS回归模型展开的，LAD回归模型没有打印R方和MSE。输出示例如下：拟合曲线、残差分析图输出的R方值（0.8701440026304358）和MSE值（4.45430204758885）还有LAD模型的参数（一个2乘1的矩阵)，如图# pandas库相关，用于读取csv文件
import pandas as pd
# statsmodels库相关
# 用于定义线性回归中一个被称
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2024-07-23 20:11:53
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工作和生活中存在大量的具有相关性的事件，当找到不同变量之间的关系，我们就会用到回归分析。回归分析（Regression Analysis)：是用来确定2个或2个以上变量间关系的一种统计分析方法。在回归分析中，变量有2类：因变量 和 自变量。因变量：通常是指实际问题中所关心的指标，用Y表示。自变量：是影响因变量取值的一个变量，用X表示，如果有多个自变量则表示为X1, X2, …, Xn。回归分析研究
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2024-06-07 22:02:31
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当我们检验分类变量时，会立刻想到用卡方检验，但卡方检验无法对连续性自变量进行检验；而传统的模型框架下，加权最小二乘法不适用于二分类因变量。当因变量为分类因变量或发生的概率时，此时就要用到Logistic回归。Logit变换与Logistic回归odds=p/(1-p) 比值或优势，取对数ln(odds) 这就是Logit变换 ，odds是以0.5为对称点，分布在0-1分为内，那么ln(od
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2024-05-21 21:06:44
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Logistic 回归 概述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。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid 函数回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程，那么我
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别
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2020-07-20 12:13:00
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# 回归计算R方的Python实现
回归分析是一种数据分析方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中，一个重要的评估指标是R方（R-squared），它可以帮助我们判断回归模型的拟合程度。本文将介绍回归计算R方的原理，并使用Python实现。
## R方的定义
R方是回归模型拟合程度的度量。它表示因变量的变异程度中，可以由回归模型解释的比例。R方的取值范围为0到1，越接近1表示回归
原创
2024-01-21 05:34:56
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逻辑斯蒂映射的形式为x_(n+1)=ax_n(1-x_n)，其中a是参数,当a>=3.569946时，x的值不再振荡，进入混沌，在此之前，x的值处于稳定状态,a值较小时，稳定在某个固定值，较大时，稳定在某个周期内 因此，利用a>=3.569946时，可以产生伪随机数，因为此时x值不稳定，无法预测。具体原理如下 ： &n
文章目录线性神经网络线性回归小结练习线性回归的从零开始实现小结练习线性回归的简洁实现小结练习softmax回归小结练习图像分类数据集小结练习softmax回归的从零开始实现小结练习softmax回归的简洁实现小结练习 线性神经网络线性回归小结机器学习模型中的关键要素是训练数据、损失函数、优化算法，还有模型本身。矢量化使数学表达上更简洁，同时运行的更快。最小化目标函数和执行极大似然估计等价。线性回
一、基础理解 模型正则化（Regularization） # 有多种操作方差，岭回归只是其中一种方式； 功能：通过限制超参数大小，解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题；影响拟合曲线的两个因子模型参数 θi （1 ≤ i ≤ n）：决定拟合曲线上下抖动的幅度；模型截距 θ0：决定整体拟合曲线上下位置的高低； 二、岭回归岭回归（Rid
样本描述：各位老师好,我的论文采用的是微观面板非平衡数据（合并了3波数据，总观测值6万左右），每波观测之间约有20%的样本不同（约10%的样本流失，10%的新样本补入），因变量是连续变量，核心自变量是虚拟变量。经由列联表分析，发现对重复观测的样本而言，约有8%左右样本的核心控制变量状态（0或1）会在两次观测时间中发生变异。加入协变量后，经过多次模型比较，均发现个体效应不容忽视，固定效应显著优于随机
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2024-05-24 18:55:41
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