一、What机器学习是什么机器学习简单来说，是从数据中归纳出有用的规则，它是一种新的编程方式，它不需要人类来总结经验、输入逻辑，人类只需要把大量数据输入计算机，然后计算机就可以自动总结经验归纳逻辑，这个过程叫做训练，训练得到了模型，这个模型可以用来代替人去判断，训练得比较好的模型甚至可以超过人类的判断精准度。(图像识别)二、一元线性回归一般步骤❤表达式：y=ax+b,只包含一个自变量和一个因变量，
转载
2023-08-17 16:49:42
60阅读
成本函数（cost function）也叫损失函数（loss function），用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差（residuals）或训练误差（test errors）。 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合，也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合。对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和（residual sum of square
转载
2023-09-15 23:58:40
390阅读
# Python高斯函数拟合与R方
## 引言
在数据分析和机器学习中，我们经常需要对数据进行拟合，以找到最适合数据的函数模型。而高斯函数是一种常用的函数模型，它可以描述很多现实世界中的数据分布。本文将介绍如何使用Python对数据进行高斯函数拟合，并计算拟合结果的R方值。
## 高斯函数简介
高斯函数，又称为正态分布函数或钟形曲线，可以用以下公式表示：
$$
f(x) = \frac{1}{
原创
2024-01-16 07:10:06
265阅读
一、基础理解 1）训练模型的目的训练模型不是为了最大程度的拟合样本点，而是为了获得一个可以预测的模型，当有了新的样本时，该模型可以给出很好的解答，因此衡量模型对于训练数据集的拟合程度时是没有意义的，我们真正需要的是该模型的泛化能力； 均方误差：描述两组数之间的相同程度；机器学习领域，用模型在 X_test 上的预测结果 y_predict 与 y均方误差越小，拟合
转载
2024-01-12 02:28:41
141阅读
收集的问题： 如何用matlab来拟合幂律分布，怎样将拟合值和实际值进行对比，放在一个图中，又如何检验实际数据是否符合拟合函数。 如果不符合，如何来直接判断实际数据服从什么样的函数分布呢 在MATLAB里，对数据进行拟合，在双对数坐标下，看数据是否符合幂律分布，求出幂指数，并绘出图形。-In MATLAB, the pairs of data fitting, in double logarit
简单概述概述一下。 在此之前需要明白几个术语： 响应变量：因变量y 预测变量：自变量x 回归标准误差（S）：S表示的是观测值到回归线的平均距离，简单的说 ,它告诉你使用回归模型预测响应变量的平均误差。S越小，模型越好，因为它表明,观察值更接近拟线。 ———————————————————————————————————————————————解释非线性回归的主要结果目录：步骤 1：确定回归线是否
转载
2023-08-11 17:53:49
561阅读
一般常用\(R^{2}\)（判定系数，拟合优度）评价拟合及回归效果的好坏，学过数学或统计学的同学会有这样的印象，\(R^{2}\)的取值范围为[0,1]，\(R^{2}\)的值越接近1代表拟合效果越好，越接近0代表拟合效果越差。
但是，在使用一些人工神经网络库训练模型时（例如：sklearn，pytorch等），这些库内置的计算\(R^{2}\)的方法有时会计算出负值（一般是在模型训练效果很差的情
转载
2023-07-27 21:43:44
651阅读
R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1%的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能
转载
2023-06-20 16:53:48
992阅读
—-其他常见的概率分布1—- dbinom(k,n,m)用于计算二项分布概率 k是发生的次数，n是共次数，p是概率> dbinom(3,10,0.7)
[1] 0.009001692卡方分布回顾 卡方分布的特征： 上图可以看出，自由度k值越大，其图像越接近正太分布的图像。 由上图可知，分布函数可由自由度和卡方值求得，则 自由度和分布函数(面积)可求出卡方值。 其中分布函数(面积）也为
转载
2023-07-07 14:42:50
566阅读
# Python拟合二次函数并计算r方
## 介绍
在数据分析和机器学习中，拟合二次函数是一种常见的方法，可以帮助我们找到数据集中的趋势和规律。在Python中，我们可以利用Scipy库中的curve_fit函数来拟合二次函数，并使用相关的指标来评估拟合的好坏，其中r方是一种常用的评估指标。本文将介绍如何使用Python拟合二次函数并计算r方。
## 数据准备
首先，我们需要准备一组实验数
原创
2024-05-31 05:06:03
187阅读
前情回顾
“跨行高手”威尔科克森发现t检验和方差分析都有一个共同的问题，容易受到极端值影响，于是他想到了一种基于排序(秩)的检验方法，他没想到的是他一个化学家居然是第一个发表这种统计方法的人。这种不依赖于总体参数的统计方法统称为非参数检验，主要应用于不能或不适合使用平均数这类参数的数据，以命名变量和顺序变量为主。然而早在30年以前，卡尔.皮尔逊就提出了卡方
转载
2024-05-18 21:57:14
63阅读
# R语言中的拟合优度卡方检验
## 概述
卡方检验是一种用于检验观测数据是否符合预期分布的统计方法。它通过比较实际观察到的频数与理论预期频数之间的差异来确定模型的拟合优度。本文将介绍如何使用R语言进行拟合优度卡方检验，并提供代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算观察频数]
B --> C[计算预期频数]
原文连接：http://tecdat.cn/?p=6267我最近一直在教授建模课程，并一直在阅读和思考适合度的概念。 R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。然而，要记住的重要一点是，R平方不会向我们提供有关我们的模型是否正确指定的信息。也就是说，它没有告诉我们我们是否正确...
原创
2021-05-20 22:04:08
3068阅读
原文连接：http://tecdat.cn/?p=6267我最近一直在教授建模课程，并一直在阅读和思考适合度的概念。 R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。然而，要记住的重要一点是，R平方不会向我们提供有关我们的模型是否正确指定的信息。也就是说，它没有告诉我们我们是否正确...
原创
2021-05-12 23:58:54
2092阅读
# 使用Python进行卡方分布拟合的实现指南
在数据科学和统计分析中，卡方分布是一种重要的概率分布。它通常用于假设检验、特别是关于样本的分布情况。接下来，我们将一起学习如何使用Python来拟合卡方分布。这篇文章将分步骤进行解释，以帮助你理解整个流程。
## 流程概述
在开始之前，我们要对实现卡方分布拟合的步骤有一个清晰的认识。下面是整个流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2024-09-11 05:25:57
111阅读
Python卡方分布拟合是一种用于统计分析和数据建模的重要技术，广泛应用于数据科学领域。下面是我整理的一些内容，介绍如何在Python中实现卡方分布的拟合。这将涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和生态集成等多个方面，帮助你更好地理解和应用这项技术。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[编译过程]
B --> C[参数调优]
## 项目方案：R语言中拟合优度检验R方怎么找
### 1. 研究背景和目标
本项目主要针对R语言中的拟合优度检验R方进行研究和探索。拟合优度检验是评估统计模型拟合数据的程度的一种方法，而R方则是拟合优度检验中常用的评估指标。通过这个项目，我们旨在提供一种方案，帮助用户在R语言中找到拟合优度检验的R方。
### 2. 方法和步骤
#### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备数据，以便进行拟合
原创
2024-01-17 11:44:13
149阅读
约万字长文预警，如果你没时间，就不用看了，这就是一个梳理的文章，方便我后来找资料。因为工作的关系，近期需要梳理一些 Python 的知识(可能有小伙伴知道了，LI-6800 搞了个大动作，支持 Python 编程了)，首先要认真系统的梳理的是关于时间和日期的处理，但本着一次也是做工作，两次也是做工作，反正都同样是知识，二者也是密切相关，所幸把 R 相关的知识也一并梳理了。时间日期的基础知识先把经常
# 如何实现R语言卡方检验拟合优度检验
## 1. 流程概述
在进行R语言中的卡方检验拟合优度检验时，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
确定原假设 --> 建立列联表 --> 计算期望频数 --> 计算卡方统计量 --> 检验拟合优度
```
## 2. 每一步的具体操作及代码示例
### 步骤一：确定原假设
在进行卡方检验拟合优度检验时
原创
2024-04-03 06:24:02
296阅读
1.在科学研究中，经常假设收集的数据服从某一个分布 ，我们通常对数据是否服从假定的分布 进行统计检验，该检验称为拟合优度检验。本节假设分布 为离散型。下面介绍拟合优度的卡方检验以及如何用统计模拟来克服小样本情况下卡方检验的缺点。 2.假设 为一容量为 的样本,问该样本是否服从一离散分布 ？下面我们给
