#-*- coding: UTF-8 -*-
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#加载数据
def load_exdata(filename):
data = []
with open(filename, 'r') as f:
words=[]
for
转载
2023-06-26 11:09:15
162阅读
纲要boss说增加项目平台分析方法：T检验（独立样本T检验）、线性回归、二元Logistics回归、因子分析、可靠性分析根本不懂，一脸懵逼状态，分析部确实有人才，反正我是一脸懵 首先解释什么是二元Logistic回归分析吧
二元Logistics回归 可以用来做分类，回归更多的是用于预测
官方简介：链接：http
转载
2023-11-21 12:37:29
120阅读
统计数据的搜集、整理与回归分析学习目标学习、了解相关工具的统计学原理；熟练掌握各种统计技能和方法接触统计年鉴和统计书籍查找、输入、整理数据表格的计算操作与图形设计统计学回归分析分析统计年鉴是最重要和最普及的国家或地区数据源数据收集 20分钟每组取一本统计年鉴， 查看年鉴指标目录，翻阅年鉴指标内容**第1、3、5组任务：查找三个数据：2000年-2018期间的，中国农牧业生产总值；内蒙古
转载
2023-10-24 21:37:41
72阅读
一、线性回归1. 定义回归分析中，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表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。单变量情形：y=ax+b，b为误差服从均值为0的正态分布。多变量情形： 2. 损失函数要找到最好的权重/参数[θo,…θn]= θ那怎么去衡量“最好”呢?把x
转载
2023-11-27 00:22:48
189阅读
logistic回归目录logistic回归二元分类图像数据形式logistic回归logistic回归损失函数梯度下降法总结logistic回归的几个重要公式二元分类 所谓的二元分类就是区分是与不是，如下图这张图片是不是猫，是记为标签1，反之记为标签0 图像
转载
2023-12-07 14:25:42
120阅读
线性回归 线性回归：线性回归时利用数理统计中的回归分析，来确定两个或两个以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。分类:一元线性回归分析只包括一个自变量和一个因变量，且两者的关系可用一直直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。多元线性回归分析回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量与自变量之间是线性近似关系，则称为多元线性回归分析。特点：用于解决回归问题思想简单，容易实现是需要
转载
2023-11-06 19:53:38
122阅读
入门机器学习，首先要接触到的就是线性回归，里面包含的思想是后面机器学习的一个重要的基础。（ps：趁着简单，多琢磨琢磨）一.最小二乘法拟和一元线性回归 目标方程：y = wx + b,通过确定w，b来使得方程 E = ∑（y-wx-b)^2的值最小化 首先来对w,b分别求导，然后令导数为零，即可使得E的值最小，E被称为损失函数，又称为代价函数。求导过程很简单的，大家可以直接手动去求一下，代码里面也有
转载
2023-09-27 11:09:42
138阅读
二元logistic回归分析流程如下图：一、分析前准备二元logistic回归分析适用于研究因变量为二分类变量的数据，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量。比如因变量表示为“是”或“否”、“同意”或“不同意”、“发生”或“不发生”这类形式。当前有一份数据，想要分析在银行贷款的客户其“是否违约”的影响因素，当前掌握的可能影响因素有年龄、工资、教育水平、负债率、信用卡负债、工作年限、居住时长。在
转载
2023-09-14 08:49:45
328阅读
在研究X对Y的影响时，因变量Y往往是分类变量，这时如果还想分析影响关系可以使用logit回归，常见的logit回归包括，二元logit回归（二项logit回归）、多分类logit回归以及有序logit回归。三者的区别如下：此案例使用二元logit回归研究患者肾细胞癌转移情况。一、案例背景案例中是乳腺癌症患者数据，其中包括“年龄”、“扩散等级”、“肿瘤尺寸变量”，想要建立一个预测因变量“癌变部位的的
转载
2023-11-18 15:23:47
105阅读
# Python二元线性回归分析
二元线性回归是一种用于统计分析的模型，其主要目的是预测一个因变量（也叫响应变量）与一个或多个自变量（也叫解释变量）之间的线性关系。本文将以Python为工具，通过简单的例子来演示二元线性回归分析的基本步骤和应用。
## 二元线性回归的基本概念
在二元线性回归中，我们假设因变量 \(Y\) 与自变量 \(X\) 之间的关系可以通过下面的线性方程来表示：
\[
有时候我们会用到残差趋势法，例如以植被覆盖度为因变量 、以气温和降水为自变量，逐像元建立二元线性回归模型 ，逐像元得到回归方程的系数；其次，利用气温和降水数据以及回归模型的系数，建立模型模拟得到气候影响下的植被覆盖度的预测值；最后，基于遥感影像获得的植被覆盖度观测值与基于回归模型模拟得到气候影响下的预测值做差值计算，得到的结果即为植被覆盖度残差，表示了人类活动对植被覆盖的影响。今天分享一下栅格的二
转载
2023-09-17 17:24:45
361阅读
一、线性回归在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。回归分析中，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表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系
转载
2024-04-25 19:31:51
104阅读
目录1.线性回归1.1什么是线性回归1.2线性回归的最优解2.梯度下降法2.1什么是梯度下降法2.2线性回归梯度下降法2.3随机梯度下降法(SGD)2.4Mini-Batch 1.线性回归1.1什么是线性回归可以写成,其中是乘坐出租车的公里数，如果我们获得的数据是公里数和费用，要求是给一个算出一个,通过最小二乘法拟合出的这条直线就是回归的结果。另一方面，如果我们将标签的+1和-1当做值，就可以做
转载
2024-01-11 23:54:29
39阅读
# Python 二元回归：一个简单明了的科普指南
在数据分析和统计建模中，回归分析是一种重要的工具。二元回归，即线性回归，是分析一个因变量（被解释变量）与一个自变量（解释变量）之间关系的一种方法。
本文将探讨如何使用Python进行二元回归分析，包括如何可视化结果，最后我们将总结所学内容。
## 什么是二元回归？
二元回归的基本公式为：
\[ Y = \beta_0 + \beta_1
原创
2024-10-07 05:03:34
65阅读
# 学习Python二元回归的完整指南
在数据科学领域，回归分析是一种重要的技术，用于建模变量之间的关系。在这篇文章中，我们将聚焦于“二元回归”，即一种特定的线性回归，用于研究两类变量之间的关系。对于刚入行的小白来说，理解和实现二元回归是个基础而重要的技能。
## 流程概述
在实现二元回归时，我们会遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导
原创
2024-09-04 05:09:49
52阅读
2022年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题 唐宋诗的定量分析与比较研究原题再现：唐诗和宋诗在文学风格上有较为明显的区别，这一点在古代文学研究中早有定论。所以唐诗和宋诗有时甚至会直接指代两类不同的诗作风格。历史学家缪钺在《论宋诗》一文中说：“唐诗以韵胜，故浑雅，而贵蕴藉空灵；宋诗以意胜，故精能，而贵深折透辟。唐诗之美在情辞，故丰腴；宋诗之美在气骨，故瘦劲。唐诗如芍药海棠，秾华繁采；宋诗如寒梅秋菊，
转载
2024-06-03 22:56:57
144阅读
逻辑回归的简单实现逻辑回归的原理基本概念构造预测函数构造损失函数J梯度下降法求解最小值更新回归参数向量化正则化补充知识点，梯度上升与梯度下降梯度上升梯度下降逻辑回归的简单实现数据形式原理过程的实现直接调包的实现 逻辑回归的原理基本概念逻辑回归也被称为广义线性回归模型，与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别在于因变量不同。如果是连续的因变量，就是多重线性回归；如果是二项分布的因变量，就是逻辑（
转载
2023-11-26 16:54:11
225阅读
一、Logistic回归概述1. Logistic回归的思想Logistic回归是一种分类的算法，用于分类问题。和很多其他机器学习算法一样，逻辑回归也是从统计学中借鉴来的，尽管名字里有回归俩字儿，但它不是一个需要预测连续结果的回归算法。与之相反，Logistic 回归是二分类任务的首选方法。它输出一个 0 到 1 之间的离散二值结果。简单来说，它的结果不是 1 就是 0。例如癌症检测算法可看做是
转载
2024-01-11 13:35:39
111阅读
一、寻找最佳拟合曲线线性回归的目的是预测数值型的目标值。 对给定的样本点用直线(平面)进行拟合，求解最佳直线(平面)的过程，就是求解回归方程的过程。 图示说明： 1.一元线性回归 2.二元线性回归 例如：你想要预测的房价，可能会这么计算：y(房价)，x(房价大小) ?=1000+200∗? 这就是所谓的回归方程（regression equation），其中的1000和200称作回归系数（regr
转载
2023-09-18 04:47:36
293阅读
1.简单的线性回归之前讲的KNN算法是分类，分类的目标变量是标称型数据，回归的目的是预测数值型的目标值。两者的区别是，回归用于预测连续型的数据，分类用于离散型数据。一般说的回归都是线性回归，就是评估自变量X与因变量Y之间的一种线性关系。当只有一个自变量的时候，称为一元线性回归，即简单线性回归；当具有多个自变量的时候， 称为多元线性回归。一元线性回归就是输入的数据集: 能够找到一组参数a、b，使得：
转载
2023-11-27 16:54:36
103阅读
