一，引言 前面讲到的基本都是分类问题，分类问题的目标变量是标称型数据，或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测，最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式，这样，对于给定的输入，利用该公式可以计算出相应的预测输出。这个公式称为回归方程，而求回归方程显然就是求该方程的回归系数，而一旦有了这些回归系数，再给定输入，就可以将这些回归系数乘以输入值，就得到了预测值
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2024-04-07 09:26:31
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RNN定义理解RNNRNN激活函数 定义RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络 是一类用于处理序列数据的神经网络。 首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前
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2024-03-20 19:38:31
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来源：赛宝软件评测中心 作者：信息产业部电子第五研究所 李丹 刘杰 摘要：本文描述了软件回归测试的概念和进行回归测试的基本步骤，介绍了可用于回归测试的测试用例库的维护方法，给出了几种可以可保证回归测试效率和有效性的回归测试策略，总结了回归测试时应该注意的一些实际问题。 关键词：回归测试；测试用例；基线测试用例库 Software Regression Testing and It’s Practi
文章目录1. DISTINCT ---> 去重2. limit 与 offset ----> 偏移开始的位置3. 完全限定名4. 排序检索数据4.1 ORDER BY4.2 DESC4.3 ASC5 数据过滤5.1 AND 与 OR5.2 IN 与 NOT6 通配符进行过滤6.1 百分号（%）6.2 下划线（_）7 正则表达式7.1 进行OR匹配7.2 使用 [] 匹配单一字符7.3
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2024-10-09 13:32:37
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# Python多个股票跑回归实现流程
## 1. 简介
在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python进行多个股票回归分析。回归分析是统计学中一种重要的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。在股票市场中，回归分析可以帮助我们找到股票价格与其他变量（如指数、财务数据等）之间的关联性。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 获取股票数据
原创
2023-10-27 05:17:53
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ML–文本数据处理一直以来，自然语言处理(Natual Language Processing,NLP)作为人工智能的重要分支之一，其研究的内容是如何实现人与计算机之间用自然语言进行有效的通信。自然语言处理中的基础知识–如何对文本数据进行处理主要涉及的知识点有：文本数据的特征提取中文文本的分词办法用n-Gram模型优化文本数据使用tf-idf模型改善特征提取删除停用词(Stopwords)一.文本
一、战略管理1、企业战略的特点有哪些？全局性、长远性、抗争性、纲领性。2、企业战略决策的特点有哪些？1）决策的对象是复杂的。2）面对的问题常常是突发性的、难以预料的。3）决策的性质直接涉及企业的前途。4）评价困难，难以标准化。3、战略管理分为哪三步？（记）战略制定、战略执行、战略评估。4、组织的使包括组织哲学和组织宗旨，请写下2者的定义。组织哲学：一个组织为其经营活动方式所确立的价值观、信念和行为
# 如何处理R语言回归分析中的NaN p值
在进行线性回归分析时，常常会遇到“p值全是NaN”的问题。这通常是由于数据中的缺失值、异常值或模型不适合造成的。本文将帮助你了解如何一步步解决这个问题。
## 流程概述
我们将通过以下五个步骤来解决“p值全是NaN”的问题：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、XGBoost简介二、XGBoost原理1、基本组成元素2、整体思路（1）训练过程——构建XGBoost模型 （2）测试过程3、目标函数（1）最初的目标函数（2）推导4、从目标函数到特征划分准则 + 叶子节点的值的确定（1）
接着上一次的一元线性回归往下讲，这篇文章要讲解的多元线性回归。 1、什么是多元线性回归模型？ 当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。 y =y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn 例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper
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2023-08-05 21:42:01
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ThinkPHP数据回滚样例代码首先，mysql使用事务前需确定存储引擎为innodb mysql的存储引擎包括：MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDBCluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。
最常使用的2种存储引擎:
1.Myisam是My
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2024-04-09 00:58:35
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我是个菜鸟，十足的菜鸟，所有我需要学习，我从最基础的开始学习，今天终于有空了，把自己学到的总结一下，巩固自己的知识！小弟才疏学浅，写错的地发，希望大家指出来！ 1、变量 声明变量很简单，我想就不用多说了！但是在声明变量的时候需要注意的两点： ①、变量是类或结构中的字段，如果没有显示初始化，创建这些变量的时候，其默认值是0。 ②、方法的局部变量必须在代码中显示初始化，之后才能在语句中试用
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2024-06-07 17:25:02
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前端时间因为项目中excel（2007）上传下载的所要支持的数据量剧增，所以研究学习了下大数据量excel的处理方式，并应用到product上去,这里简单recap下.主要有三点。一 excel2003跟excel2007的区别。 03的excel是基于biff8格式的（项目目前不要求支持，所以这里不探
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2024-04-23 16:48:02
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说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的。今天，让我们来谈谈线性回归。没错，作为数据科学界元老级的模型，线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么？未必！在这篇文章中，文摘菌将介绍8种用Pyth
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2023-09-05 16:00:10
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中新网嘉兴11月17日电(黄彦君 毛心悦 陆丽君)“3、2、1，开跑！”11月17日上午，随着发令枪响，浙江嘉兴首届“我们的村马”正式启程，近200名选手越过起跑线，沿着风光旖旎的田园村色一路奔跑，体验浙沪交界处的别样风情。
首届嘉兴“我们的村马”现场。平湖市委宣传部供图
气候适宜、景色优美，秋天是“跑马”的最佳季节。随着跑步成为中国人热衷的运动，其社交属性、经济效益、城市品
文|智能相对论作者|佘凯文有网友在知乎上提出了一个问题，“你家用的最久的电器是什么，用了多少年了？”下面数十个跟帖，答案各式各样。有用了25年的空调、有用了20多年的冰箱、有用了近20年的电视甚至还有一台用了36年的洗衣机。“那么你家中的大型家电又有多久没换过了？”当被问及这个问题时，笔者的一个朋友说“用到‘死’吧，不是他们‘死’，就是我‘死’。”虽是玩笑，但这种心态在国内家电用户群中其实并不少见
原创
2022-08-17 16:33:17
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线性回归（Linear Regression） 给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn） }，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。 高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。 线性回归可以对样本是线性的，也可以对样本是非线性的，
翻译
2018-07-25 16:03:00
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线性回归虽然是机器学习中，可以说是最简单的一个模型了，理他最基本的形式通常来说确实比较容易，但是其实如果扩展开来，其实还有很多了解的。线性回归，局部加权线性回归，lasso回归，岭回归，SMO算法，logistics回归(逻辑回归)，softmax回归等等。更进一步，KL散度，协方差矩阵，相关系数，置信度，对比散度等等。线性回归对于最简单的线性回归，我认为就是一个单层的，没有激活函数的全连接神经网
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2024-03-19 06:58:56
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书接上文。
不愿露名的笨马：【机器学习-回归】梯度下降(SGD/BGD/MBGD)zhuanlan.zhihu.com
这一节我们主要考虑矩阵形式。考虑BGD的情形。BGD情形下，全体样本损失函数： 进一步，有： 为求其最小值，应有偏导数为0： 化简，即有： 注：不会矩阵求导的萌新可以点开这个链接： 到这里我们发现，模型的
一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
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2024-05-07 20:11:27
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