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
回归问题 文章目录回归问题1 问题的引入2 模型的定义3 最小二乘法3.1 最速下降法 1 问题的引入假设一个前提：投入的广告费越多，广告的点击量就越高，进而带来访问量的增加。根据广告费和实际点击量的对应关系数据，可以将这两个变量用下图展示：看着这张图，我们大概“猜测”一下，当广告费 = 200时，点击量会是多少？这很容易想到这样子一个位置，大概500左右。其实这就是机器学习，从数据中进行学习，然
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2024-03-27 13:08:53
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# Python线性回归图科普
线性回归是一种常见的统计学方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。在机器学习和数据分析中经常使用线性回归来预测未来的趋势或者探索变量之间的关系。Python作为一种流行的编程语言，提供了许多库和工具，使线性回归模型的构建变得简单而快捷。本文将向您介绍如何使用Python创建线性回归图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。
原创
2024-03-19 05:01:43
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1.项目背景K近邻算法回归模型则将离待预测样本点最近的K个训练样本点的平均值进行待预测样本点的回归预测。K近邻除了能进行分类分析，还能进行回归分析，即预测连续变量，此时的KNN称为K近邻回归模型。回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，本项目应用K近邻回归模型进行探索新冠疫情、原材料、人工、物流等因素对零部件价格的影响。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写
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2024-03-08 16:42:47
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Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！相信大家在平时绘图的时候会经常用到matplotlib这个包，但其实还有一个绘图包也是相当优秀，并且美观大方，它就是seaborn，今天我们就是用seaborn来绘制机器学习中常用到的模型——线性回归模型的图像。提起matplotlib相比大家都知
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2023-08-09 19:35:30
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上篇文章《简单而强大的线性回归详解》(点击跳转)详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容，其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时，对损失函数求导得到参数向量 的方程式上式中有解，即能够得到最后一步的前提条件是存在逆矩阵，而逆矩阵存在的充分必要条件是特征矩阵不存在多重共线性。本文将详细介绍线性回归中多重共线性问题，以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法 -
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2023-11-05 08:31:54
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# 如何使用Python绘制逻辑回归图
在机器学习中，逻辑回归是一种常见的分类算法。通过Python绘制逻辑回归图，可以直观地显示模型对数据的分类能力。在本文中，我们将通过一系列步骤来实现这个目标。
## 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------------
原创
2024-09-01 04:05:36
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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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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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网上许多教程都是使用python的一些包来使用线性回归，根本不能让我们搞清楚线性回归的原理。本文将使用纯python实现线性回归。一、原理线性回归是用一个一次函数来拟合。比如我们有100条奶茶销售量与当天气温的记录，我们画成散点图如下： 横坐标是当日气温，纵坐标是奶茶销售量。可以看到数据近似分布在一条直线上。于是我们假设它满足函数： 那么我们的目标就是求出一个适当的a，b。 我们随便蒙一个a=-0
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2024-04-21 15:54:05
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废话不多说，直接上代码吧！
"""
# 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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逻辑回归与Softmax简单理解：一个是二分类，一个是多分类。主要区别是：softmax的函数变了，变化后的函数可以分成多个类别，而逻辑回归的函数只可以分为两个类别。Logistic 回归与 Softmax 回归是两个基础的分类模型，虽然听名字像是回归模型，实际上并非如此。Logistic 回归，Softmax 回归以及线性回归都是基于线性模型。其实 Softmax 就是 Logistic 的推广
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2024-03-31 20:00:31
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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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1 一般回归问题一般来说，计量经济学教材会从线性回归讲起，但这里再在线性回归之前，理一理更一般性的回归问题。先看定义一下什么叫回归：定义1 回归函数（Regression Function）：\(\mathbb{E}(y|\mathbf{x})\)就是\(y\)对\(\mathbf{x}\)的回归函数。再定义一个度量预测得好不好的指标：定义2 均方误（Mean Squared Error，MSE）
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2024-04-24 12:07:48
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# 如何用Python画多元线性回归图
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python来画多元线性回归图。多元线性回归是一种统计方法，用于建立自变量与因变量之间的关系。在这篇文章中，我将向你展示整个过程的步骤，并为每一步提供相应的代码示例。让我们开始吧！
## 整个过程的流程
以下是画多元线性回归图的步骤表格：
```mermaid
gantt
title 画多
原创
2024-07-12 06:17:51
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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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一、siege的安装服务器centos6.5siege版本: 4.0.2目的熟悉linux服务器上软件安装熟悉使用命令行测试工具学会使用最简单的压力发生器学会查看性能测试结果安装步骤 1、下载： [root@ siege-4.0.4]# wget http://download.joedog.org/siege/siege-4.0.4.tar.gz 2、解压： [root@ sie
进行回归分析，一般需要研究系数的估计值是否稳定。很多经济变量都存在结构突变问题，使用普通回归的做法就是确定结构突变点，进行分段回归。这就像我们高中学习的分段函数。但是对于大样本、面板数据如何寻找结构突变点。所以本文在此讲解面板门限回归的问题，门限回归也适用于时间序列(文章后面将介绍stata15.0新命令进行时间序列的门限回归)。门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发
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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3.4 softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。3.4.1
