Lecture 9: Linear Regression 【概括】 介绍了Linear Regression。从问题出发，想要找到一条直线拟合实际数据值；利用最小二乘法，用解析形式推导了权重w的closed-form解；用图形的形式证明了linear regression是可以进行机器学习的；证明linear regressin这种方法可以用在binary classification上
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2024-04-01 12:03:23
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在数据分析和机器学习领域中，使用 Python 进行线性回归建模是一项常见任务。然而，仅仅得到模型的系数是不够的，我们还需要评估模型的显著性，用以判断独立变量对因变量的影响力。这篇博文将讨论如何在 Python 中使用线性回归模型展示 p 值，并系统化这一过程，从业务背景到技术实现，再到复盘和扩展应用。
## 背景定位
在商业决策中，通常需要判断某些因素（如广告支出、销售策略等）对销售额的影响
前言一、原理 1.算法含义 2.算法特点二、实现 1.sklearn中的线性回归 2.用Python自己实现算法三、思考（面试常问）参考前言 线性回归（Linear Regression）基本上可以说是机器学习中最简单的模型了，但是实际上其地位很重要（计算
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2024-05-13 13:17:19
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统计学意义(p值)ZT结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0。05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所
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2023-09-24 21:28:50
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记一次模型上线的惨痛教训前言演示代码背景需要完成的任务bug浮出水面写在最后-Python如何学习前言最近两周一直在忙导师那边一个项目，进展到最后一步模型上线了，但花了2周多才搞定，其中一个原因是代码中有一个bug，导致模型结果一直和之前小样本测试差距较大，经过项目组小伙伴们的一起努力，终于找到了这个很”狡猾"的bug，故总结并和大家进行分享(由于这两周工作强度太大，很多天工作到深夜实在没有精力进
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2023-11-14 17:55:40
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# 使用Python计算P值的指南
在统计学中，P值（P-value）是用来衡量观察到的结果与原假设之间一致性的一个重要指标。它在假设检验中具有重要作用，通常用于决定是否拒绝原假设。本文将探讨如何在Python中计算P值，并结合实际应用场景提供相应的代码示例。
## 什么是P值？
P值表示在原假设为真的前提下，观察到的检验统计量极端值的概率。换句话说，当P值很小（通常小于0.05或0.01）
## 求p值 Python
在统计学中，p值是一种用来度量观察到的样本数据与假设之间差异的指标。通常，我们会在假设检验中使用p值来判断结果的显著性，p值越小表示观察到的结果与原假设之间的差异越大。
### 什么是p值
p值是根据样本数据计算出来的一个概率值，表示在原假设成立的情况下，观察到样本数据或更极端情况的概率。如果p值小于事先设定的显著性水平（通常为0.05），我们就会拒绝原假设，认为
原创
2024-05-02 06:34:08
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2023-12-29 15:05:00
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> Photo by Ian Parker on Unsplash Python有一些非常完善且成熟的用于统计分析的库，其中最大的两个是statsmodels和scipy。 这两个包含很多(我的意思是很多)统计函数和类，这些统计函数和类将在99％的时间内覆盖您的所有用例。 那么为什么还有新的库发布呢？新来者常常试图填补一个空白，或者提供一些既定竞争所没有的东西。 最近，我偶然发现了一
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2023-12-30 19:41:54
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# 利用F值求P值的Python实践
在统计学中，F检验是用于比较两个样本方差的显著性检验。一旦我们得到了F值，可以通过它来计算对应的P值，从而判断是否拒绝原假设。本文将介绍如何使用Python进行F检验，并如何从F值计算P值。
## 背景知识
在假设检验中，F值通常用于分析方差（ANOVA），以决定不同组的均值是否存在显著差异。F值的计算公式为：
\[ F = \frac{\text{组
1.函数的参数 参数分为形参（形式参数）和 实参（实际参数） 形参又分为：位置参数、默认参数、可变参数、 关键字参数 形参是在定义函数的时候给出的 实参是在调用函数的时候给出的 2.2位置参数：位置参数也称为必备参数，实参和形参的个数必须保持一致，必须按照指定位置传参，如果位置不对应就指定说明，否则会报错。def getinfo(name,age):
print(name,age)
get
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2023-08-02 09:10:48
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# 已知 z 值求 p 值的 Python 实现
在统计学中，`z 值`是指标准正态分布下的变量值，它可以帮助我们判断数据在总样本中的相对位置。通常，我们获取 z 值后，需要计算出对应的 `p 值`，即这个 z 值在标准正态分布下的尾部概率。本文将介绍如何在 Python 中计算 z 值对应的 p 值，并通过代码示例展示相关实现。
## 什么是 z 值与 p 值
1. **z 值**：在标准
# 根据 t 值求 p 值的 Python 科普文章
在统计学中，t 值和 p 值是衡量假设检验结果的重要参数。t 值通常用于比较样本均值，p 值则用来判断结果的显著性。掌握如何将 t 值转换为 p 值，对于科研人员和数据分析师而言，是一项非常重要的技能。本文将介绍如何使用 Python 来实现这一过程。
## 1. 什么是 t 值和 p 值?
- **t 值**：t 值是统计量的一种，表示
# Python求R值和P值
## 引言
在统计学中，我们经常需要评估两个变量之间的关系以及这种关系的强度。在相关分析中，我们可以使用R值（也称为相关系数）来衡量两个变量之间的线性关系的强度。另外，我们可以使用P值来评估这种关系的显著性。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的`scipy`库计算R值和P值，并使用`matplotlib`库绘制饼状图来可视化相关分析结果。
## 计算
原创
2023-09-19 10:53:55
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近年来，Julia 语言已然成为编程界的新宠。这门由 MIT CSAIL 实验室开发的编程语言结合了 C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性，以及其他各种语言的优势于一身，并且具有开源、简单易掌握的特点，大有潜力成为取代 Python 的下一个语言。8 日，Julia 正式发布 1.0 版本。Julia 团队表示：“Julia 1.0 版本是我们为如饥似渴的程序员构建一种全新语言
# 项目方案：使用Python计算P值的方法
## 1. 背景
在统计学中，P值是用来判断一个样本是否具有统计显著性的一个重要指标。在假设检验中，P值越小，表明观察到的结果出现的概率越小，从而更有可能拒绝原假设。Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们计算P值并进行统计分析。
## 2. 方法
在Python中，我们可以使用`scipy.stats`库中的函数来计算P值。具体步骤如下：
原创
2024-02-19 07:20:08
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Linear Regression with One Variablemodel Representation 以上篇博文中的房价预测为例，从图中依次来看，m表示训练集的大小，此处即房价样本数量；x表示输入变量或feature（特征），此处即房子面积；y是输出变量或目标变量，此处即房子价格。（x，y）是训练集中的一个样本，如图中加上右上角（i）表示训练集中第i个样本。 上图是机
如君愿，开门见山，直入主题吧！1 t检验1.1 单样本t检验对总体均值的假设检验 单样本 t 检验是最基础的假设检验，利用来自总体的样本数据，推断总体均值于假设的检验值之间是否存在显著差异，是对总体均值的假设检验。 四步骤： 1、原假设：总体均值 = U0 ; 备择假设：总体均值 ！= U0。 2、计算样本均值、标准差。 3、计算 t 统计量、P值。
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2023-10-10 16:46:37
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目录1.置信区间的计算1.1 总体方差已知1.2 总体方差未知2.计算 P-Value2.1 总体方差已知2.2 总体方差未知1.置信区间的计算根据总体分布（T分布或者Z分布）和规定的置信度计算总体均值在指定置信度下的置信区间，然后将实验值和置信区间比较，若在置信区间之外（小概率事件发生）则表示实验统计量和总体统计量存在显著差异1.1 总体方差已知总体方差已知时，根据总体均值和
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2023-10-31 14:30:58
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机器学习总结机器学习总结（1）-- 对于机器学习的理解机器学习总结（2）-- KNN（k-NearestNeighbor） 机器学习总结（3）-- 线性回归（linear regression） 文章目录机器学习总结线性回归（linear regression）定义工作原理算式表达的线性模型最小二乘法求解梯度下降求解优点缺点改进策略岭回归（Ridge Regression）套索回归（Lasso R
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2024-05-23 17:08:34
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