废话不多说，直接上代码吧！
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# 利用 diabetes数据集来学习线性回归
# diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。
# 数据集中的特征值总共10项, 如下:
# 年龄
# 性别
#体质指数
#血压
#s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据)
#但请注意，以上的数据是经过特殊处理， 10个数据中的每个都
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2024-08-29 14:25:42
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为了理解、解释、预测某个问题，我们会进行回归分析。上一篇中提到了回归模型中的因变量和解释变量的概念，用一组解释变量来建模解释因变量，但事实上，选择一组优质的解释变量并不是那么容易。通常我们会根据一些常识、理论基础、某些研究、专家的意见、参考文献等等选择一组解释变量，来进行解释变量的筛选。在ArcGIS Desktop中，当我们使用 普通最小二乘法（OLS）执行回归分析的时候，工具会进行诊断测试，提
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2023-12-04 11:26:24
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线性回归学习线性回归之前必须先要了解什么是回归，了解回归之前我们先从分类算法说起。前面我们介绍的算法都属于分类算法，分类顾名思义就是预测样本对应的应该是哪一类，比如决策树实战中预测泰坦尼克号的乘客生还还是遇难，比如knn实战中预测对应的书写数字应该属于哪一类（即哪一个数字）等等这些都属于分类算法可以看到分类算法对应的目标变量都是类别型，而在回归算法中对应的目标变量都是连续型。像下面这个图，就是一个
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2024-05-21 14:20:41
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逻辑回归：鸢尾花二分类在上节课中我们编程实现了逻辑回归，通过它能够识别出鸢尾花的种类。线性分类器决策边界逻辑回归是一种线性分类器，能够把线性可分的数据集划分为两类，这条绿色的直线称为决策边界。 也可以通过这种分区图更加清晰的展现分类的结果。 绘制这个图的方法很简单，把这个平面分成很多小的网格。 分类直线上面的网格都使用粉色填充，直线下面的网格使用绿色填充就可以得到这样的图。绘制分类图生成网格坐标矩
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2024-05-15 08:43:49
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Logistic回归又称Logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等。应用：一、寻找危险因素，正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。二、预测，如果已经建立了Logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。三、判别，实际上跟预测有些类似，也是根据Logistic
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2024-04-26 12:00:07
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正文 在前面我们知道，感知机对数据进行分类是生成一个超平面（在二维世界中是一条直线），这个超平面可以将图中的两类点区分开。如下图所示： 但是感知机存在一个很重要的问题，那就是它是一个硬分类，我们只用sign(w*x+b)输出的+1和-1来判断点的类别。如下图所示：这么简单的判别方式真的会很有效吗？ 虽然我们已经程序测试过正确率很高，但总是让人有点担心是否在很多情况下都能很好地工作。事实上我
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2024-06-07 19:20:21
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Cox回归是生存分析中运用最多的一个模型，又称为比例风险回归模型(proportional hazards model)。是由英国统计学家D.R.Cox在1962年提出的，为了表示对他的尊敬，所以大家以他的名字命名这个模型。这是一种半参数回归模型，以结局和生存时间为因变量，还可以同时分析多个因素对生存期的影响，碰到数据缺失的情况也不怕！照样可以分析。另外，该回归方法对于数据分布也没啥要求。这些优点
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2024-06-17 04:00:36
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探索变量间的关系两个变量：lmplot，绘制回归模型（1.1）两个维度数据都是连续的：散点图 + 线性回归 + 95%置信区间 （1.2）一个维度数据是连续的，一个维度数据是离散的，连续轴抖动x_jitter参数 （1.3）x_estimator参数将“离散取值维度”用均值和置信区间代替散点拟合不同模型（1.1）lmplot默认参数线性拟合 （1.2）lmplot的order参数，设置高阶拟
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2024-04-07 11:22:43
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三、lasso回归1、原理 【拉格朗日乘数法】 对于参数w增加一个限定条件，能到达和岭回归一样的效果： 在lambda足够小的时候，一些系数会因此被迫缩减到0定义一系列的缩减系数,创建Lasso模型 x轴的取值范围为log10-10 ~ log10-2绘制图像 查看图像缩减范围 查看图像 从图像中可以发现,引入的惩罚项的系数λ在不断缩减,当取值范围大于log10-1 后趋近于0,趋于稳定四、普通线
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2024-03-17 14:29:20
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线性回归算法概述从一个例子出发： 这里假设关系为线性关系：整合的那个地方将θ_0∗1 ，这样x=1，最终整和成如上形式PS：为什么要写成这种形式？运算上矩阵是优于使用for循环进行一行一行的计算，所以机器学习中的数据我们都会将其处理成矩阵形式误差项分析误差定义为ϵ ，解释为对一组x预测出的结果与这组数据真实对应的数据的差值误差的核心，如上所示，有三点：独立，同分布和高斯分布独立和同分布，是所有机器
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
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2023-12-07 14:25:42
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在机器学习中，首先要学习的就是线性回归：线性回归方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，应用十分广泛。最简单的回归函数是： y = kx+b ,求k,b的值，来满足回归预测，要保重预测的最新值，需要使预测结果与实际结果的差最小，要使差最
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2023-06-14 12:06:57
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利用logistic回归进行分类的主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，并以此进行分类。 logistic优缺点：优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。 .适用数据类型：数值型和标称型数据。 sigmoid函数： 梯度上升法：梯度：该公式将一直被迭代执行，直至达到某个停止条件为止，比如迭代次数达到某个指定值或算法达
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2024-04-20 17:52:38
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写《一元（多元）线性回归分析之Excel实现》的时候就说还要写《一元（多元）线性回归分析之R语言实现》和在Python中的实现，其实本篇的文档早就准备好，但是一直没有找到关于模型的检验方法，所以一直迟迟没有发布，今天先把我知道的分享出来，希望看到的各位多多指导，不吝赐教。本文案例依然使用women数据集和salary数据集，请查阅上篇博文下载。1.一元线性回归1.1 使用sklearn，全部样本数
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2024-06-11 03:50:26
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前言本文介绍了如何用python进行回归分析一、简单线性回归直线回归分析是研究两变量（自变量和因变量）之间的依存关系及其关系的具体方程的形式。分析中所形成的这种关系式称为回归模型，其中以一条直线方程表明的两个变量的依存关系的模型叫一元线性回归模型。二、多元线性回归一元线性回归模型研究的是一个因变量与一个自变量之间呈直线趋势的数量关系。在实际问题中，常会遇到一个自变量与多个因变量数量关系的问题，这就
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2023-06-29 20:44:28
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文章主要介绍两种常见的回归分析方法，以及其对应的Python实现操作。 目录:什么是回归分析 为什么使用回归分析 回归分析技术有哪些 使用Python实现回归分析什么是回归分析在统计学中，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。 在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之
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2023-06-30 15:59:31
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简介Python之所以如此受欢迎的一个原因就在于它能够应用于数据分析和挖掘方面的工作。不仅是在工业化运用还是在科学研究中，Python提供了非常方便和高性能的应用接口，是人们只需要关注数据本身，而不需要花太多的精力在方法上。线性回归模型是最常见的统计模型，它反映了系统整体的运动规律。从数学的角度讲，就是根据系统的总体静态观测值，通过算法去除随机性的噪点，发现系统整体运动规律的过程。最简单的线性回归
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2023-09-14 09:36:59
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1.引言本文主要介绍以下三个方面的内容：（1）Logistic Regression的基本原理，分布在第二章中；（2）Logistic Regression的具体过程，包括：选取预测函数，求解Cost函数和J(θ)，梯度下降法求J(θ)的最小值，以及递归下降过程的向量化（vectorization），分布在第三章中；（3）对《机器学习实战》中给出的实现代码进行了分析，对阅读该书LogisticRe
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2024-05-07 20:11:15
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1写在前面我想大家肯定都用过森林图，应用比较多的场景可能是展示meta分析，回归分析结果的时候。? 画森林图的包还是挺多的，今天介绍一下forplo包的用法。?2用到的包rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(forplo)
library(meta)
library(autoReg)
library(survival)3meta分析结果可视化3.1
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2023-11-23 12:44:05
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8.3回归诊断> fit<-lm(weight~height,data=women)> par(mfrow=c(2,2))> plot(fit)为理解这些图形，我们来回顾一下oLs回归的统计假设。口正态性当预测变量值固定时，因变量成正态分布，则残差值也应该是一个均值为0的正态分布。正态Q-Q图(Normal Q-Q，右上)是在正态分布对应的值下，标准化残差的概率图。若满足正
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2024-03-22 11:17:45
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