回归的概念；回归用于确定输入变量河输出变量之间的关系，回归模型是表示是表示输入变量到输出变量之间关系的映射函数。回归分析通常分为模型学习与预测两个过程。前者主要根据给定训练数据集构建回归模型，后者则根据新的输入数据预测相应的输出。1：最小二乘法 求最终的a和b; 当多元回归，参数较多，如何推导？2：梯度下降法：梯度下降算法是一种通过不断迭代的方式求取代价函数最小/最大值的经典算法。其基本思想类似于
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2023-08-17 11:39:35
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简单的线性回归用于预测分析和推断。在这种类型中，存在一个自变量和一个因变量。每当建模中存在因果关系时，我们都会进行回归分析。当我们使用因子分析技术时，性能在实时分析中更加准确。回归分析基础知识在有监督的机器学习中的使用。这里要注意的三件事：我们需要数据来进行分析，对于整个人群来说，这是一个非常繁琐的任务，因此我们需要获取样本数据进行分析。获取数据后，我们需要设计一个模型，使其适用于整个人群。建模之
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2023-06-14 20:40:21
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# Python 多元回归分析中的 R 检验和 T 检验
## 引言
多元回归分析是一种统计技术，可以用来分析两个或多个变量之间的关系。它不仅可以预测因变量的值，还可以帮助我们了解自变量对因变量的影响程度。在进行多元回归分析时，我们通常需要进行假设检验，其中 R 检验和 T 检验是两种常用的方法。本篇文章将详尽介绍这两种检验方法，并提供 Python 代码示例，帮助读者更好地理解其应用。
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模型的假设检验(F与T)：F检验(主要检验模型是否合理)'''F检验:提出原假设和备择假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的是模型是否合理'''# 置信度95%时 F值（单边）1 """模型F的检验"""
2 # 计算统计量
3
4 # 导⼊第三⽅模块
5 import numpy as np
6 # 计算建模数据中因变量的均值
7 ybar=train.Profi
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2024-03-28 11:53:38
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# Python线性回归F检验指南
线性回归是统计学中常用的一种方法，通过建立自变量与因变量之间的关系模型，帮助我们做出预测或分析。F检验是用来检验我们的模型是否显著，即自变量对因变量的影响是否显著。本文将指导你如何在Python中实现线性回归F检验，下面先介绍整个流程。
## 整个流程概览表
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-15 09:37:04
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# Python 面板回归F检验
在统计学中，回归分析是一种常用的数据分析方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。而面板数据则指在多个时间点和多个实体上收集的数据，通常用于分析不同实体之间的变化趋势。在面板数据中，面板回归是一种常见的回归方法，用于分析面板数据的回归模型。
在面板回归中，F检验是一种常用的统计方法，用于检验回归模型的显著性。F检验的核心思想是比较拟合好的回归模型与一个只包含截距
原创
2024-03-29 03:29:22
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继续讲解！依旧是理论内容！学编程的人一定要学好数学！编程的核心是算法！语言只是工具！简单的用一句话来概括：找规律！MATLAB中如何来表征呢？未完，待续！
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2024-09-03 17:22:23
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目录最小二乘法代码实现1 数据导入2 线性回归模型定义 3 测试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，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+b。一、最小二乘法一般来说，线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程，可以计算出对于y=wx+b的直线。首先，直接给出w、b的解 均方误差是回归任务中最常用的性能度量，因此我们试图
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2023-07-03 22:56:59
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## Python回归方程检验
### 导语
在统计学中，回归分析是一种重要的统计方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以进行回归分析并评估回归模型的质量。本文将介绍Python中如何进行回归方程检验，并给出相应的代码示例。
### 什么是回归方程？
回归方程是描述自变量和因变量之间关系的数学表达式。它可以用来预测因变量的值，当自变
原创
2023-09-17 17:06:16
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# 使用Python实现岭回归算法及F检验
在机器学习中，回归分析是一种重要的方法，用于了解变量之间的关系并预测结果。岭回归（Ridge Regression）是一种线性回归的变体，它在标准线性回归的基础上引入了L2正则化。岭回归在处理多重共线性问题时表现尤为出色。本文将深入讲解岭回归算法，并探讨如何使用F检验来评估模型的优劣。
## 岭回归简介
岭回归的主要思想是通过在损失函数中添加一个正
Spark的逻辑回归与P_R_F评估1逻辑回归可以使用预测2分类的场景，必须使用已经有分类的样本，然后经过训练，预测未分类的样本的Lable，输出是概率，表示一般为正的概率是好多。输入: libsvn数据 样本如下： sample_binary_classification_data.txt在spark的目录中有，属性太多了就不复制了。一般这种数据是存在表中，att1,att2…attn,L
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2024-05-12 17:53:15
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接上一章的一元线性回归模型，多元线性回归就是多个自变量X。其他都是一样的，求解方法还是最小二乘。直接来看多元回归的拟合代码。这里的ols() 里面传入的‘y~x1+x2+x3+x4+x5’就是拟合的方程。#回归模型的拟合
from statsmodels.formula.api import ols
import pandas as pd
example10_1=pd.read_csv("exa
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2024-07-10 10:52:37
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昨日文章→：做数据分析毫无头绪？数据分析思路分享
单纯理解算法还算容易，但是到实际工作中就往往理不清头绪，特征变量从哪来，又怎么选，模型的输出结果是什么，如何评价模型好坏，有了模型如何应用，模型上线之后还要做什么等等一系列问题。今天我们就以常用的逻辑回归为例，结合实际场景说说如何应用结果问题的过程。对于数据产品经理、数据建模师、数据挖掘工程师、数据分析师来说，都必须了解全部流程。
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2024-08-10 06:50:16
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全称：线性回归的最小二乘法（OLS回归），ordinary least square，字面翻译：普通最小平方；内容：包括三个部分：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归；原理：最小二乘法，即使回归函数与实际值之差的平方和最小，来找出线性表达式的各个参数；前提假设： 1）线性：y = α+βx+u，其中：α为常量，βx泛指确定性自变量及对应系数的方程式，u为随机误差；&nb
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2024-03-08 12:09:19
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岭回归（Ridge Regression）岭回归基本原理sklearn实现岭回归 岭回归基本原理 岭回归的代价函数加入了一个L2正则项（没有正则项的是无偏估计，加入正则项的代价函数为有偏估计），最后一个正则项系数label与前面的岭系数label不一样。下面是岭回归的代价函数： 那么对岭回归
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2023-10-28 18:59:52
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逻辑回归（LOGISTIC REGRESSION） Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性，把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方，然后叫他“你点我啊！”用户点了，你就有钱收了。这就是为什么我们的电脑现在广告泛滥的原因了。&
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2024-03-25 10:39:20
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文章目录前言LM 算法Matlab代码 前言 写到这里，已经发现了前面两篇文章的重大bug。那就是牛顿法也好，LM法也好，都是针对无约束的问题，而四参数拟合问题是一个有约束的问题，参数一般设置为0到正无穷。这也解释了为何之前的计算结果，总是和L4P的结果不同。根本原因在于完全没搞懂四参数拟合的参数意义。所以这篇重点介绍LM算法，四参数拟合结果仍然有问题 事到如今，将错就错， 把Levenber
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2024-04-19 19:04:32
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今天看到一篇不错的博文，有感，记录下来，相对来说讲到了本质，也很容易理解。首先，老生常谈，还是那三大分布T，卡方，F，（正态不是三大）T是厚尾的，对小样本量做检验，对于样本难获得的领域很有用，比如医药，生物，前面写过一个关于T检验的记录。卡方检验用来做独立性检验和符合某个标准分布（正态检验）n个相互独立的随机变量服从正态分布，他们的平方和构成一个新的随机变量，服从卡方分布，n为自由度。检查实际结果
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2024-09-23 06:22:17
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通常大家会认为曲线拟合和回归分析类似，但其实回归分析中是包含曲线拟合的。拟合是研究因变量和自变量的函数关系的。而回归是研究随机变量间的相关关系的。拟合侧重于调整参数，使得与给出的数据相符合。而回归则是侧重于研究变量的关系，对拟合问题做统计分析。一元线性回归一元线性回归模型的一般形式数据通常呈一条直线，则y和x之间的关系通常可以看做近似线性关系。但是一般来说这些数据点并不在一条直线上，这说明y和x的
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2023-09-12 20:58:57
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来自烟水暖的学习笔记回归分析(Regression analysis)回归分析(Regression analysis)，是研究因变量与自变量之间相关性的一种数学方法，并将相关性量化,即得到回归方程。我们可以通过回归方程（回归预测模型）来预测因变量的变化。回归分析的分类：1） 按自变量的个数，可以分为一元回归，多元回归2）按变量相关性的形状（回归线）是否为直线型，可分为线性回归，非线性回归。下面，
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2023-10-19 21:20:00
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