概念：一个语音的抽样能够用过去若干个语音抽样（模板）的线性组合来逼近。通过使实际语音抽样和线性预测抽样之间差值的平方和达到最小，能够决定唯一的一组预测系数。用于语音分析与合成，可估计许多语音基本参数：基音、共振峰、频谱、声道截面积等。语音信号是由一个激励信号e(k)经过一个时变的全极点滤波器产生的。生成语音信号s(k)表示为： 其中，激励信号e(n)要么是浊音语音的脉冲序列，要么是无声声音的随机噪
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2024-09-10 12:38:10
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语音生成的模型 &nb
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2023-12-13 12:30:26
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线性模型线性模型利用输入特征的线性函数（linear function）进行预测。1、用于回归的线性模型对于回归问题，线性模型预测的一般公式如下： 这里 x[0] 到 x[p] 表示单个数据点的特征（本例中特征数为 p+1），w 和 b 是学习模型的参数，y 是模型的预测结果。对于单一特征的数据集，公式如下： 你可能还记得，这就是高中数学里的直线方程。这里 w[0] 是斜率，b 是 y 轴偏移。对
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2024-09-02 11:42:29
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# 使用 Python 实现线性预测的指南
线性预测是一种常见的统计方法，用于根据已知数据来预测未来的结果。在本教程中，我们将带你一步一步地实现一个简单的线性预测模型，展示如何使用 Python 进行线性回归。我们将使用 `numpy` 和 `matplotlib` 库来处理数据和可视化结果。
## 流程概览
在实现线性预测的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
目录 一、线性回归简介 二、梯度下降算法 三、梯度下降代码实现 四、梯度下降算法求解线性回归 五、线性回归代码实现一、线性回归简介 线性回归来自于统计学的一个方法。什么是回归呢？我认为回归就是预测一系列的连续的值，而与之相对的分类就是预测一系列的离散的值。比如预测用户的性别、是否患病、西瓜的大小等等都是用分类算法来进行预测。而员工的月收
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2023-12-10 10:13:32
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线性回归给定500 * 2的表，即500行2列的表，列用xy表示,得到模型并做出预测。xy3.2839382174.9029202820.12343432241.82929202925.02020202020210.1929292929299.2323435437.39339393939在平面直角坐标系中，xy可以表示成一个点，得到y=wx+b表达式，使得直角坐标系上的点在这条直线上的距离尽可能短
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2023-11-23 19:24:59
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sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归 LinearRegression 的构造方法：
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2023-05-22 23:39:39
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线性回归预测法 所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。 回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。 回归分析是对客观事物数量依存关系的分析是数理统计中的一个常用的方法．是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法．线性回归分析是对客观事物数量关系的分析，是一种重要的统计分析方法，被广泛的应用于社会经济现象变量之间的影响因素和关联的研究．由于客观
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2023-07-07 22:04:01
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线性模型1. 用于回归的线性模型2. 线性回归（OLS普通最小二乘法）3. 岭回归4. Lasso 线性模型是实践中广泛应用的一类模型。线性模型利用输入特征的线性函数进行预测。 这里就在不写需要什么环境了，可以翻看之前的笔记。 1. 用于回归的线性模型对于回归问题，线性模型预测的一般公式如下： 其中w是斜率，b是y轴偏移。 我们在一维wave数据集上学习参数w和b。运行代码如下：import
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2023-05-26 20:21:11
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作者：桂。时间：2017-03-26 10:12:07链接： 【读书笔记05】前言 西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第三章，线性预测是Wiener Filter的应用，作为信号识别的特征以及信号编码的一种实现途径。本想着跳过这一章，但想着每一章多少记录一下，直到看到Kalman Filter，也就写写吧。主要包括： 1）前向线性预测原理； 2）线性预测应用
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2023-09-08 11:08:11
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0.Advertising数据集 Advertising数据集是关于广告收益与广告在不同的媒体上投放的相关数据，分别是在TV，Radio，Newspaper三种媒体上投放花费与，投放所产生的收益的数据，数据共有200条，数据的格式如下：1.数据的载入导入相关的包1 import csv
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
一、实验目标（1）对一个元音和一个清辅音进行线性预测分析。LPC系数要分别有5阶，15阶和50阶三种情况，在同一个坐标图里用不同颜色分别给出对应的LPC包络谱和FFT频谱，并试着对比分析。（2）用对数面积比的方法来求出这两个发音的变截面声管模拟图形，15阶的。二、实验原理1、Matlab中求FFT频谱和LPC包络谱的方法FFT幅度谱：对所选取的信号帧进行fft变换，对得到的频谱取其单边谱，由于单边
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2024-01-30 03:11:42
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一、要点1、多元线性回归模型2、古典假定3、修正的可决系数二、多元线性回归模型及古典假定(一)多元线性回归模型(二)多元线性回归模型的矩阵形式Y=Xβ+u(三)多元线性回归模型的古典假定1、随机误差项的零均值假设2、随机误差项的同方差假设3、随机误差项无自相关4、随机误差项m与解释变量X之间不相关5、无多重共线性6、随机误差项服从正态分布三、多元线性回归模型的估计 (一)多元线性回归模型参数的
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2023-11-13 08:54:41
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下面是一个线性回归模型的 Python 代码示例：
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2023-05-22 23:07:02
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一、 线性回归什么是回归：从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。线性回归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。——主要是解决值预测的问题一元线性回归：只包括一个自变量（x1）和一个因变量（y），且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。公式： 多元线性回归：如果回归分析中包括两个或两个
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2023-10-12 23:47:28
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最近在论文中遇到的，大概就是根据往年的年份-文献数量（图大概长下面这样）预测新一年的文献数量。首先分析问题：1、这是单变量预测，变量是年份，因变量是发文量。2、Y-x不是线性关系。偶然想到大二数据结构课学过java的时间序列预测，于是以下为python的单变量时间序列预测学习笔记：时间序列（time series）是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。根据观察时间的不同，时间序列中的时
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2024-05-30 09:31:54
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基于最小二乘法的一元线性回归方程要求关于房价的，只需要一个自变量一个因变量用到最小二乘，但不是封装好的函数，有算法的具体实现原理最小二乘法我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？ 监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似
由于是刚开始接触ML和MATLAB，所以记录一些比较简单的笔记。
个人实验中未使用MATLAB，而是使用了Octave作为替代，区别只是把函数结束的end改成endfunction即可，其他部分和matlab保持一致。
文中主要框架内容参考
第一部分：基本模型
在解决拟合问题的解决之前，我们首先回忆一下线性回归基本模型。
设待拟合参数 θn*1 和输入参数[
xm*n, ym*1] 。
对于各类
目录实验目的实验内容与要求实验程序与结果实验结果分析实验问题解答与体会实验目的1.学习非线性回归模型的基本原理和假设。2.使用Python中的Scikit-Learn库来实现非线性回归模型。3.使用非线性回归模型来进行预测。实验内容与要求与房价密切相关的除了单位的房价，还有房屋的尺寸。我们可以根据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行线性回归，继而可以对已知房屋尺寸，而未知房屋成交价格的实例进行成交价格
目录一、线性回归模型分类1.多元线性回归2.Lasson回归3.岭回归二、多元线性回归模型1.预测函数2.预测值向量3.残差平方和RSS4.损失函数5.最小二乘解6.数据多线性7.多元线性回归正则化三、多项式回归分析1.均方误差 2.决定系数四、模型评估方法1.模型选择2.调参3.训练集和测试集4.提交用户模型五、实操1.准备数据2.测试代码3.测试结果 &n
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2024-07-31 22:49:35
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