python信用评分卡（附代码，博主录制） Excel多元回归http://blog.sina.com.cn/s/blog_a20c88b601014j9x.html 转载 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在
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2023-10-11 18:30:40
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精选
2011-01-19 09:43:28
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# 多重回归分析及其Python实现
## 引言
在统计学和机器学习中，多重回归分析是一种非常重要且常用的分析工具。它主要用于研究一个因变量与多个自变量之间的关系，从而预测因变量的值。本篇文章将介绍多重回归分析的基本概念、应用场景以及如何使用Python进行实际操作。
## 多重回归分析的基本概念
多重回归模型是线性回归模型的扩展。其基本形式可以表示为：
$$ Y = \beta_0 +
般线性回归中，使用的假设函数是一元一次方程，也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况，这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式回归中，加入了特征的更高次方（例如平方项或立方项），也相当于增加了模型的自由度，用来捕获数据中非线性的变化。添加高阶项的时候，也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高，模型的容量以及拟合数据的能力增加，可以进一步降低训练误差，但导致
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2023-11-24 23:56:41
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在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是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。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分
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2024-02-29 13:35:22
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# Python 权重回归：一种简单有效的线性回归方法
在机器学习和统计分析中，线性回归是一种基础而重要的模型。权重回归（Weighted Regression）则是在普通线性回归的基础上，赋予不同数据点不同的重要性。本文将讨论权重回归的概念及其实现，同时提供Python代码示例。
## 权重回归的基本概念
在普通线性回归中，我们假设每个数据点对模型的贡献是相同的。然而，在某些情况下，一些数
原创
2024-09-07 05:50:19
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假设一个数据集有n个样本，每个样本有m个特征，样本标签y为{0, 1}。数据集可表示为： 其中，x(ij)为第i个样本的第j个特征值，y(i)为第i个样本的标签。X矩阵左侧的1相当于回归方程的常数项。每个特征有一个权重（或系数），权重矩阵为：开始可以将权重均初始化为1。将特征及权重分别相乘得到Xw (即特征的线性组合，为n维列向量)。经过Sigmoid函数处理得到预
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2024-09-02 19:10:07
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1.熵值法笔记:因此可以运用信息熵评价所获系统信息的有序程度及信息的效用值.在评价体系中，指标的信息熵越大，则其信息的效用值越小，因此赋予该指标较小的指标权重；指标的信息熵越小，则其信息的效用值越大，因此赋予该指标较大的指标权重. ~~~python#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Mar 23 10:48
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2023-09-04 16:49:35
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基本概念 线性模型是用属性的线性组合来进行预测的函数： 对于一个n维的数据$\mathbf{x}=\{x_1,x_2,…,x_n\}$，要学的一组权重$w_1,w_2,…,w_n;b$,使得预测结果为： 向量的形式是这样的 线性模型的权重可以代表每个属性所占有的比重，其中权值越大，代表这个属性越重要。所以线性的模型可以作为一种嵌入式的特征选择，使用它
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2024-06-12 22:10:10
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# 使用Python实现身高体重回归算法
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python实现一个简单的身高体重回归算法。本文将从流程、代码实现、以及结果的可视化等多个方面，引导你一步步掌握这个过程。
## 整体流程
我们将以表格的形式整理出整个实现的步骤，以便看得更清晰。
| 步骤 | 描述
关于线性回归模型的由来以及定义的更涉及本质的深入的分析见 文章目录1. 线性回归问题的数学描述2. 最小均方算法（LMS, Least Mean Square）2.1. 只有一个样本的情况2.2. 多个样本的情况2.3. 线性回归的闭式解（解析解）3. 线性回归模型的概率解释3.1. 线性回归模型前提假设条件3.2. 损失函数为均方误差的证明 1. 线性回归问题的数学描述记为n维的输入特征，为参数
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2024-04-08 12:25:55
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回归分析，是对两个或两个以上变量之间的因果关系进行定量研究的一种统计分析方法。在做回归分析或者解决回归问题时，常会用到R²平方值。定义：应用描述：应用实现代码： 定义：1.定义：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例，回归中可解释离差平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数R的平方。简而言之：模型可以解释为多大程度是自变量导致因变量的改变。 2 描
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2023-07-07 22:30:48
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多变量线性回归之前讨论的都是单变量的情况。例如房价与房屋面积之前的关系，但是实际上，房价除了房屋面积之外，还要房间数，楼层等因素相关。那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题。在实际问题中，多变量的线性回归问题是更加常见的。 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况。之前的单变量线性回归的问题，最后求解得到的是一个线性方程。那么在多变量线性回归中，得到的是：其中X，theta都是一个n阶向量。那么最
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2024-06-05 09:20:52
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这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——多重回归算法》！目录一、什么是多重回归二、案例分析三、总结一、什么是多重回归多重线性回归 (multiple linear regression) 是简单直线回归的推广，研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重线性回归用回
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2024-04-19 13:32:58
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介绍经典线性模型自变量的线性预測就是因变量的预计值。 广义线性模型：自变量的线性预測的函数是因变量的预计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。1.线性回归原理
当中，为偏置參数。M为特征数目。为基函数（径向基函数(rbf)、sigmoid基
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2024-08-05 14:23:30
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python多重线性回归分析多重线性回归分析定义多重线性回归模型：Mulitiple Linear Regression包含两个或两个以上自变量的线性回归模型多元线性回归模型：Multivariate Linear Regression包含两个或两个以上因变量的线性回归模型数据准备 #多重线性回归 #数据准备 import pandas as pd df=p
多重线性回归多重线性回归内容与代码实现回归函数损失函数梯度下降Sklearn 实现线性回归 多重线性回归内容与代码实现回归函数多重线性回归函数： 建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系。在多重线性回归中，我们假设因变量与多个自变量之间存在线性关系，并利用给定的样本数据来确定线性关系的系数，目标是找到一组最优的系数，使得预测值与真实值之间的误差最小化。展开式为： 简化为： 代码实现：def pr
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2024-03-25 20:33:54
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Machine Learning A-Z学习笔记3第三章多元线性回归1.简单原理多元线性回归(Multiple Linear Regression):拥有多个变量有关线性回归的五大准则以"公司营收"為例子，可以知道X1~X4分別代表研发成本，行政支出，市场营销，公司所在地对于公司位置不是一个数值，所以需要OneHotEncoder将地点变为虚拟变量虚拟变量的陷阱：一定要去除线性相关量由于多元线性回
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2024-03-18 13:59:59
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多重共线性： 多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。 剔除多重共线性主要在模型训练之前的特征工程完成。逻辑回归模型模型一般形式： 其中，，，。 实际上是截距项。 这个模型就是线性函数外面复合上一个sigmoid函数/logistic函数。 sigmoid函数本身是一个图像为“S型”；关于点(0,1/2)中心对称；当自变量趋于正无
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2024-06-12 20:31:36
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目录什么是多元线性回归多元线性回归公式推导向量表达形式推导过程代码实战数据集1、解析解求解效果展示sklearn求解效果展示： 什么是多元线性回归要了解这个问题，我们首先想到一元线性回归f(x)=wx+b，一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元
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2024-01-26 08:38:31
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