提到回归算法，我想很多人都会想起线性回归，因为它通俗易懂且非常简单。但是，线性回归由于其基本功能和有限的移动自由度，通常不适用于现实世界的数据。实际上，它只是经常用作评估和研究新方法时进行比较的基准模型。在现实场景中我们经常遇到回归预测问题，今天我就给大家总结分享 5 种回归算法。1、神经网络回归理论神经网络的强大令人难以置信的，但它们通常用于分类。信号通过神经元层，并被概括为几个类。但是，通过更
分布分析：揭示数据的分布特征和分布类型。数据类型需求图表定量数据分布形式（对称、非对称）发现特大（特小）可疑值 频率分布表频率分布直方图茎叶图 定性分类数据分布情况饼图、条形图 对比分析：把两个相互联系的指标进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小、水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。特别适用于指标间的横纵向比较、时间序列的比较分析。在对比
目录一、线性回归概念二、特征方程三、求解方法1、最小二乘法(LSM)2、梯度下降四、优化方法1、数据归一化/标准化2、过拟合的处理3、欠拟合的处理4、正则化介绍 五、评价指标1、代价函数：2、R方系数六、案例实战代码一、线性回归概念
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2024-07-11 17:08:15
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多特征线性回归在单特征线性回归模型中，我们通过一个特征对目标变量进行预测，例如通过房子的大小来预测房价。但实际现实生活中，影响房价的因素往往不止面积一个，例如还有房间数、楼层、位置等等，所以我们需要用到多特征的模型来对房价进行预测。一、规定符号xj：第j个特征n：特征的数量x(i)：第i个训练样本，是一个包含n个特征的行向量xj(i)：表示第i个样本的第j个特征二、模型三、向量化使用向量化可以简化
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2024-01-05 23:49:23
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### Python Prophet多特征预测
在数据科学领域，时间序列预测是一项重要的工作。Python中有许多强大的工具可以用来进行时间序列预测，其中Prophet是一个非常流行的工具之一。Prophet是由Facebook开发的开源预测工具，可以用于预测时间序列数据。在Prophet中，我们可以通过添加多个特征来提高时间序列预测的准确性。
**如何在Python中使用Prophet进行多
原创
2024-04-09 05:23:21
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阅读提示本文将提到Python数据分析与挖掘中的数据探索与数据特征分析 目录阅读提示一、数据探索1、数据质量的分析2、异常值的分析3、一致性分析二、数据特征分析1、分步分析2、对比分析3、统计量分析4、周期性分析5、贡献度分析6、相关性分析 一、数据探索 根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是:样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求?
文章目录1.背景2.归一化后的作用3.常用归一化方法4.归一化方法的选择 1.背景针对ng上的线性回归课程，几个技巧性的方法，现整理如下：在求解线性回归的模型时，有三个需要注意的问题一就是特征组合问题，比如房子的长和宽作为两个特征参与模型的构造，不如把其相乘得到面积然后作为一个特征来进行求解，这样在特征选择上就做了减少维度的工作。这个是多项式回归（Polynomial Regression）里面
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2024-06-22 12:05:00
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LSTM多特征预测python代码实现
在数据科学快速发展的今天，时间序列预测变得愈加重要。特别是在金融、天气、交通等领域，如何有效利用多特征数据进行准确预测，是许多研究者和工程师亟待解决的问题。从2015年开始，LSTM（长短期记忆网络）成为处理此类问题的热门选择之一。本文将详细探讨如何使用LSTM实现多特征预测，并通过 Python 代码实现这一过程。
> 2015年：LSTM得到广泛应用
逻辑回归估计概率公式逻辑函数(数值->逻辑值)逻辑回归模型预测当概率越靠近1，则-log(t) 越靠近0，当p越靠近0，-
原创
2021-11-13 14:10:41
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逻辑斯谛回归模型是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素之间的关系的一种概率型非线性回归模型。逻辑斯谛回归系数通过最大似然估计得到。Logistic函数如下： x为 &nbs
降维在维度灾难、冗余，这些在数据处理中常见的场景，不得不需要我们进一步处理，为了得到更精简更有价值的信息，我们所用的的各种方法的统称就是降维。降维有两种方式：（1）特征抽取：我觉得叫做特征映射更合适。因为它的思想即把高维空间的数据映射到低维空间。比如PCA和LDA即为一种特征映射的方法。还有基于神经网络的降维等。（2）特征选择：过滤式（打分机制）：过滤，指的是通过某个阈值进行过滤。比如经常会看到但
XLD相关threshold_sub_pix(Image, Edges, Filter, alpha, Low, High)
根据阈值提取单通道图像的XLD轮廓，
当灰度值小于Low时直接拒绝，
当灰度值大于High时直接接受为边缘，
当灰度值在Low和High之间的时候，这个点与已经确认为边界的点相连接时，也成为轮廓上的点。gen_contour_region_xld(Region, Conto
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2024-10-23 21:49:32
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回归预测 | Matlab实现基于CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归组合预测算法
原创
2024-05-14 13:54:08
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本文尝试应用长短期记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）神经网络模型对月度时序数据进行预测，样本时序数据时间跨度2017年1月至今，同时对多个目标变量时序数据进行预测。本文主要参考了《python预测之美》部分章节内容，暂不做详尽的理论说明与代码解释，仅做个人积累记录使用，如有侵权或不合规请及时联系处理~目录1、样本数据获取2、数据预处理3、重构数据结构，划分训练集与测试集
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2024-01-04 00:38:08
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到现在你可能听说过种种奇闻轶事，比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦，预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦，或者预测一位消费者是否会点击一个广告啦，等等。甚至于，机器学习算法还能驾驶汽车，以及预测大选结果！… 呃，等等。它真的能吗？我相信它肯定可以，但是，这些高调的论断应该在数据工作者（无论这些数据是否是『大』数据）以及机器学习工作者心里留下
基于随机特征的多核分布式协同模糊聚类算法研究1 摘要2 研究方法—核的学习3 研究方法—多核3.1 基于随机特征的多核核加权模糊聚类算法(MK-FCM）1、算法原理2、目标函数3、迭代公式4、算法流程3.2 基于随机特征的多核属性加权模糊聚类算法(RF-MKFCM)1、算法原理2、目标函数3、迭代公式4、算法流程5、实验测试4 研究方法—多核分布式基于随机特征的多核分布式协同模糊聚类算法（RF-C
回归是处理两个或两个以上变量之间互相依赖的定量关系的一种统计方法和技术，变量之间的关系并非确定的函数关系，通过一定的概率分布来描述。线性（Linear） 的严格定义是一种映射关系，其映射关系满足可加性和其次性。通俗理解就是两个变量之间存在一次方函数关系，在平面坐标系中表现为一条直线。不满足线性即为非线性（non-linear）线性回归（Linear Regression）：在回归分析中，如果自变量
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2024-07-15 02:48:16
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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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本文是根据这篇博客写出来的。其中的公式什么的可以去这个博客里面看。 本文主要讲述的是关于其中的线性回归算法中每一段的意思，以供自己以后参考学习。import numpy as np #引入numpy科学计算库
import matplotlib.pyplot as plt #引入绘图库
from sklearn.model_selection import train_test_split#从sk
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2023-11-19 18:34:42
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一、线性回归首先，在介绍线性回归之前，先用一个简化的模型作为引入。假设某地的房价影响因素有地理位置、人流量以及面积大小，分别记为x1、x2、x3。而房屋的最终成交价 y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b。此即为线性模型，给定了n维输入 X = [x1, x2, ... , xn]T，以及模型的n维权重 w = [w1, w2, ..., wn]T和标量偏差b，模型的输出
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2023-10-08 08:08:41
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