# Python 权重回归：一种简单有效的线性回归方法
在机器学习和统计分析中，线性回归是一种基础而重要的模型。权重回归（Weighted Regression）则是在普通线性回归的基础上，赋予不同数据点不同的重要性。本文将讨论权重回归的概念及其实现，同时提供Python代码示例。
## 权重回归的基本概念
在普通线性回归中，我们假设每个数据点对模型的贡献是相同的。然而，在某些情况下，一些数
原创
2024-09-07 05:50:19
42阅读
基本概念 线性模型是用属性的线性组合来进行预测的函数： 对于一个n维的数据$\mathbf{x}=\{x_1,x_2,…,x_n\}$，要学的一组权重$w_1,w_2,…,w_n;b$,使得预测结果为： 向量的形式是这样的 线性模型的权重可以代表每个属性所占有的比重，其中权值越大，代表这个属性越重要。所以线性的模型可以作为一种嵌入式的特征选择，使用它
转载
2024-06-12 22:10:10
206阅读
假设一个数据集有n个样本，每个样本有m个特征，样本标签y为{0, 1}。数据集可表示为： 其中，x(ij)为第i个样本的第j个特征值，y(i)为第i个样本的标签。X矩阵左侧的1相当于回归方程的常数项。每个特征有一个权重（或系数），权重矩阵为：开始可以将权重均初始化为1。将特征及权重分别相乘得到Xw (即特征的线性组合，为n维列向量)。经过Sigmoid函数处理得到预
转载
2024-09-02 19:10:07
41阅读
1.熵值法笔记:因此可以运用信息熵评价所获系统信息的有序程度及信息的效用值.在评价体系中，指标的信息熵越大，则其信息的效用值越小，因此赋予该指标较小的指标权重；指标的信息熵越小，则其信息的效用值越大，因此赋予该指标较大的指标权重. ~~~python#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Mar 23 10:48
转载
2023-09-04 16:49:35
120阅读
关于线性回归模型的由来以及定义的更涉及本质的深入的分析见 文章目录1. 线性回归问题的数学描述2. 最小均方算法（LMS, Least Mean Square）2.1. 只有一个样本的情况2.2. 多个样本的情况2.3. 线性回归的闭式解（解析解）3. 线性回归模型的概率解释3.1. 线性回归模型前提假设条件3.2. 损失函数为均方误差的证明 1. 线性回归问题的数学描述记为n维的输入特征，为参数
转载
2024-04-08 12:25:55
127阅读
python信用评分卡（附代码，博主录制） Excel多元回归http://blog.sina.com.cn/s/blog_a20c88b601014j9x.html 转载 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在
转载
2023-10-11 18:30:40
7阅读
# 多重回归分析及其Python实现
## 引言
在统计学和机器学习中，多重回归分析是一种非常重要且常用的分析工具。它主要用于研究一个因变量与多个自变量之间的关系，从而预测因变量的值。本篇文章将介绍多重回归分析的基本概念、应用场景以及如何使用Python进行实际操作。
## 多重回归分析的基本概念
多重回归模型是线性回归模型的扩展。其基本形式可以表示为：
$$ Y = \beta_0 +
转载
精选
2011-01-19 09:43:28
1191阅读
般线性回归中，使用的假设函数是一元一次方程，也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况，这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式回归中，加入了特征的更高次方（例如平方项或立方项），也相当于增加了模型的自由度，用来捕获数据中非线性的变化。添加高阶项的时候，也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高，模型的容量以及拟合数据的能力增加，可以进一步降低训练误差，但导致
转载
2023-11-24 23:56:41
39阅读
一、二分类逻辑回归模型逻辑回归是一种分类模型，由条件概率分布$P(Y|X)$表示，形式为参数化的逻辑分布。随机变量$X$的取值为 实数，随机变量$Y$的取值为0或1。通过监督学习的方法来估计参数模型。对于二分类任务，逻辑回归模型为如下的条件概率：$P(Y=1|x)=\frac{e^{w\cdot x+b}}{1+e^{w\cdot x+b}}$
转载
2023-08-13 20:08:58
152阅读
在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分
转载
2024-02-29 13:35:22
65阅读
(1)线性回归通过权重与特征的乘积相加，即y = w1*x1+w2x2+....wn*xn + bias ①准备好已知的特征值x和目标值y （如y = x * 0.7 + 0.8，训练的目的是为了找到权重0.7和bias0.8） ②建立模型，随机初始化准备权重w和偏置b，得到预测值y_predict ③y_predict = x * w + b (这里的权重
转载
2023-10-29 16:37:19
360阅读
目录 Forecasting US Bond ReturnsINTRODUCTIONREASON FOR THE CHANGING RISK PREMIUM: A CYCLE OF FEAR AND GREEDARE EXCESS BOND RETURNS PREDICTABLE?Correlations Between Predictor Variables and Subsequent E
# Python线性回归与权重的理解
线性回归是机器学习中一种基本而重要的算法，广泛用于数据分析和预测。在这篇文章中，我们将深入探讨线性回归中的权重概念，并提供Python代码示例以帮助理解。
## 什么是线性回归？
线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它的基本思想是通过一条直线来拟合输入特征和目标变量之间的关系。线性回归的模型可以表示为：
$$
y = w_0 + w
原创
2024-10-09 06:16:34
165阅读
# 使用Python实现身高体重回归算法
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python实现一个简单的身高体重回归算法。本文将从流程、代码实现、以及结果的可视化等多个方面，引导你一步步掌握这个过程。
## 整体流程
我们将以表格的形式整理出整个实现的步骤，以便看得更清晰。
| 步骤 | 描述
# Python 权重线性回归的入门指南
线性回归是一种在统计分析和机器学习中广泛应用的方法，用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。相比于传统的线性回归，权重线性回归通过为不同的输入数据赋予不同的权重，从而提高模型的准确性和适应性。在本篇文章中，我们将探讨如何在Python中实现权重线性回归，并给出相关的代码示例。
## 权重线性回归简介
权重线性回归（Weighted Linea
# 使用Python实现逻辑回归指标权重
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，适用于二分类任务。在此过程中，我们将了解如何通过Python实现逻辑回归，并提取模型指标权重。本文将分步骤介绍整个流程，帮你从头到尾实现这一功能。
## 详细流程
以下是实现逻辑回归并获取指标权重的完整流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备与导入 |
| 2
原创
2024-09-13 05:41:32
108阅读
1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么。算法仍然有效吗？ 2.假设你是 乔治·西蒙·欧姆 ，试图为电压和电流的关系建立一个模型。你能使用自动微分来学习模型的参数吗? 3.您能基于 普朗克定律 使用光谱能量密度来确定物体的温度吗？ 4.如果你想计算二阶导数可能会遇到什么问题？你会如何解决这些问题？ 5.为什么在 squared_loss 函数中需要使用 reshape 函数？ 6.尝试使用不同的学
逻辑回归可以用于解决二分类问题，之前写的感知机也是用于二分类问题的，不过感知机将特征的线性组合映射到了（-1，+1）两个离散值，logistic regression则将这个线性组合的输出映射到了（0,1）区间之内，并且一般认为输出就取为1，反之则取为0（其实也就是正例和反例的分类）。逻辑回归逻辑回归的本质其实是线性回归，不过是把线性回归的值映射到了(0,1)区间之内，这个映射函数称之为sigmo
记录一下自己深度学习的开始2020.12.08,以后坚持每天都写一点自己学习心得回归:根据输入的数据,预测出某个具体的值 h(x)就是预测的值,也可以写作y^ 因此,为了找到合适的权重(theta),数学上有很多找到其值的方法,在机器学习和数据分析中,我们常用的方法有四种线性回归多项式回归岭回归LASSO代价函数(损失函数) 在学习各类回归方法之前,必须有必要先了解代价函数 损失函数是由似然函数推
转载
2024-03-24 18:33:59
90阅读
