岭回归岭回归（Ridge Regression）是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价，获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法岭回归的目标函数在一般的线性回归的基础上加入了L2正则项，在保证最佳拟合误差的同时，使得参数尽可能的“简单”，使得模型的泛化能力强，
转载
2023-09-03 17:03:06
260阅读
简单线性回归线性回归是数据挖掘中的基础算法之一，从某种意义上来说，在学习函数的时候已经开始接触线性回归了，只不过那时候并没有涉及到误差项。线性回归的思想其实就是解一组方程，得到回归函数，不过在出现误差项之后，方程的解法就存在了改变，一般使用最小二乘法进行计算。使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归sklearn对Data Mining的各类算法已
转载
2024-05-14 22:34:03
33阅读
现代人的时间越来越碎片化，因此我们准备抛弃那种长篇大论的教程，希望大家每天花上几分钟就可以学到一个小窍门或者某种图的绘制方法。只要每天都认真看一遍文章，有时间的时候花几分钟练习一下，一段时间之后，相信大家就都成为Python可视化的高手啦！接下来，我们目标不大，一天学习并掌握一个实用的小案例就够了！回归图今天，我们学习的是使用seaborn绘制回归图。回归图主要用于表现两个变量之间的线性关系，一般
转载
2023-09-18 20:46:36
311阅读
利用梯度下降法实现线性回归的算法及matlab实现1. 线性回归算法概述线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好（即此函数是否足够拟合训练集数据），挑选出最好的函数（cost function最小）即可；注意：(1)因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即直线函数；(2)线性回归可分为单变
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景L1正则化线性回归分析模型是一个线性模型，用于执行L1正则化的线性回归分析。Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种估计稀疏系数的线性回归方法，它通过添加一个惩罚项到最小二乘损失函数中来达到模型
# 实现lasso回归的Python画图流程
## 介绍
在机器学习中，Lasso回归是一种用于特征选择和稀疏建模的线性回归方法。它通过加入L1正则化项来实现特征选择，可以有效地减少模型的复杂度。本文将引导你学习如何使用Python实现Lasso回归，并用图表展示结果。
## 流程概述
下面是实现Lasso回归并画图的步骤概述：
步骤 | 操作
--- | ---
1. 导入必要的库 | 我
原创
2023-12-27 08:55:00
199阅读
# 使用Python实现岭回归及其可视化
在机器学习和统计建模中，岭回归是一种常见的技术。它可以帮助我们应对多重共线性的问题，得到更稳定的模型。在本文中，我们将学习如何用Python实现岭回归并绘制相应的图形。本文将通过一个系统的流程帮助你理解每一步。
## 整体流程
下表简单列出了实现岭回归及其绘图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-09 05:23:10
121阅读
python多元回归分析前需要画图吗？这是个非常值得探讨的问题。我们在进行多元回归分析时，通常要对数据集进行预处理和探索，而画图能帮助我们更好地理解数据的分布和关联。因此，画图其实是一个非常重要的步骤。接下来，我将为你详细解析这个过程。
```mermaid
timeline
title 多元回归分析的时间轴
2023-01-01 : 收集数据
2023-02-01 :
多元线性回归是一种用来探究多个自变量对因变量的影响程度的统计方法，通常用于预测或解释变量之间的复杂关系。在Python中，我们可以使用`statsmodels`和`seaborn`等库来进行多元线性回归分析，并通过画图展示回归模型的结果。
### 多元线性回归示例
假设我们有一个数据集包含了若干个自变量和一个因变量，我们希望通过这些自变量来预测因变量的取值。下面是一个简单的多元线性回归示例，使
原创
2024-06-10 04:00:10
104阅读
下面内容主要来自统计课的ppt，觉得还不错，便修改后转载至我的blog啦目的是让自己消化一遍信息，基于自己的一些已有知识做了一些修改，也希望能给有需要的朋友们看到。比较组间差异的注意事项： 1.1 在对数据做简单的组间比较时，得到的差异不一定真实存在。 1.2 多组比较时，不可直接进行两两比较，需要通过。beferonni矫正来缩小阈P值，降低一类错误的概率。 1.3 若是配对资料，需要做配对的统
转载
2023-11-10 10:29:19
58阅读
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 = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 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。 ——来自百度
转载
2024-03-28 07:00:08
304阅读
一、多元回归分析简介用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元回归分析（multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression)。多元回归分析是多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习统计分析和市场研究的人的都会用回归分析，操作也是比较简单的，但能够知道多元回归分析的适用条件或是如何将回归应用于
转载
2024-03-30 17:18:29
127阅读
# 决策树回归与可视化
决策树是一种强大的机器学习模型，广泛应用于回归和分类任务。本文将探讨如何使用Python中的决策树回归模型进行数据分析，并通过图形化表示结果，以帮助我们更好地理解数据的特征与模型的输出。
## 什么是决策树？
决策树是一种树形结构模型，它通过一系列的决策规则将数据分割成不同的区域，以达到分类或回归的目的。在回归问题中，决策树通过对数值特征的划分来预测目标值。
##
如果你使用 Python 处理数据，你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。什么是 Statsmodel 库？Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模
转载
2023-11-06 18:59:35
262阅读
在数据科学与机器学习领域，Lasso回归是一种重要的线性回归模型，特别适用于特征选择和正则化，以防止过拟合。本文将深入探讨如何使用Python进行Lasso回归并可视化结果。
### 背景定位
在回归分析中，我们希望建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的关系。Lasso回归通过引入L1正则化来减少模型的复杂度，使得某些特征的系数直接为零，从而实现特征选择。其数学模型可表示为：
\[
\hat
# 学习用Python实现线性回归并画图
线性回归是一种基本的统计学方法，用于分析变量之间的关系。在本教程中，我们将学习如何用Python实现线性回归，并将结果用图表展示。为了帮助你更好地理解整个过程，我们将会分步骤演示。
## 整体流程
我们可以将实现线性回归和画图的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
作者：zsx_yiyiyi
大家好，今天要分享给大家25个Matplotlib图的汇总，在数据分析和可视化中非常有用，文章较长，可以马起来慢慢练手。 # !pip install brewer2mpl 1. 散点图Scatteplot是用于研究两个变量之间关系的经典和基本图。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在Matplotlib，你可以方便
转载
2023-12-01 21:50:43
106阅读
简要概述抓取数据代码import json
import time
import requests
import csv
# 1. 创建文件对象
f = open('lgposition_hz_shenduxuexi_4.7.1.。1.1.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') #文件名记得每爬取一个职业修改一次~
转载
2024-10-17 19:23:03
50阅读
前言在之前的关于回归问题的讨论中，笔者主要给出了一般原始的线性回归模型（主要以最小二乘法形式进行的）以及其它两种主流的线性回归模型的补充内容，它们主要是为了解决样本之间存在线性相关性的问题，包括岭回归和LASSO回归。一般而言，对于多分类问题，我们希望能将样本的采样值约束在一定范围之内，最为常用的如[0,1]之间，这就产生了所谓归一化的需求，就是本文讨论的目标。在下面的章节中，我们着重于此类方法，
一元线性回归模型本文内容是《计量经济学（第四版）》第一章学习笔记。 1.概述随机变量非确定性变量经济变量之间的关系 确定的函数关系 不确定的统计相关关系相关分析 线性相关 非线性相关回归分析研究“被解释变量”关于“解释变量”的依赖关系的计算方法和理论，目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的均值。 目的：通过样本回归函数尽可能准确地估计总体回归函数随机干扰项
转载
2023-11-06 20:08:20
67阅读
