summary: 本文总结了几种常见的线性回归的的方式以及各种方式的优缺点。1，简单现性回归（OSL）：OSL：就是一种最为简单的普通最小二乘法的实现，y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + .... 。需要注意的是，对自变量（即训练样本中的特征）进行拟合都是一次方的，即简单的一次线性关系。我们只是对每个特征加了一个对应的权重而已。特
转载
2023-11-26 20:26:48
101阅读
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）。OLS 是一种用于线性回归分析的经典方法，其目的是寻找线性关系中的最佳拟合线，最小化预测值与实际值之间的误差。接下来，我们将通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论等部分详细讲解这一过程。
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] -
# Python实现OLS回归
OLS（Ordinary Least Squares）回归是一种常见的统计学方法，用于建立线性回归模型。它通过最小化实际观测值与预测值之间的残差平方和，来估计回归系数。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现OLS回归，并提供代码示例。
## OLS回归原理
OLS回归的目标是找到最优的回归系数，使得观测值与预测值之间的残差平方和最小化。假设我们有以下线性
原创
2023-09-16 03:13:19
753阅读
这两个函数主要提供，基于字典的访问局部和全局变量的方式。 在理解这两个函数时，首先来理解一下python中的名字空间概念。Python使用叫做名字空间的 东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典，它的键字就是变量名，字典的值就是那些变 量的值。实际上，名字空间可以象Python的字典一样进行访问 每个函数都有着自已的名字空间，叫做局部名字空间，它记录了函数的变量，包括函数的参数 和局部定
转载
2023-10-16 07:46:51
65阅读
# 使用Python实现GloVe：文本嵌入的实际应用
## 引言
GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于词嵌入的算法，它利用全局词频统计信息来捕捉词与词之间的关系。与Word2Vec不同，GloVe通过构建一个词汇的共现矩阵，然后通过矩阵的分解来获得词的嵌入向量。本篇文章将详细探讨如何用Python实现GloVe，并应用于一个实际
Lingo基本操作
Lingo基本操作前言一、Lingo基本运算符1.1 算术运算符1.2 逻辑运算符1.3 关系运算符二、函数2.1 标准数学函数2.2 集循环函数2.2.1 @for2.2.2 @sum2.2.3 @max，@min2.2.4 变量界定函数2.2.5 说明三、待更新 前言Lingo是一门主要求解非线性规划数学模型的编程软件，记得最初接触Lingo是在阅读《数学建模
# 用Python模拟单摆运动
单摆是物理学中经典的动力学问题，广泛用来描述许多物理现象。在本文中，我们将探讨如何使用Python来模拟单摆，并解决一个实际问题：如何在给定的初始条件下计算单摆的运动轨迹。
## 一、单摆的基本原理
单摆由一个质量小球和一根不伸长的细绳组成。在重力作用下，小球围绕固定的支点进行摆动。单摆的运动主要由以下几个参数决定：
- **摆长（L）**：绳子的长度。
-
原创
2024-09-28 03:37:36
153阅读
# Python OLS如何查参数
在使用 Python 进行线性回归分析时，我们通常会使用 OLS（Ordinary Least Squares）方法来拟合模型。在拟合完成后，我们可能希望查看模型的参数，以了解各个自变量对因变量的影响程度。本文将介绍如何使用 Python 中的 statsmodels 库查看 OLS 拟合结果的参数。
## 1. 导入所需库
首先，我们需要导入所需的库，包
原创
2024-03-06 05:06:22
87阅读
在处理 “OLS java实现” 的时候，我们需要先了解基本背景，以便更好地理解OLS的实现，同时梳理出整个过程的技术原理与架构。接下来，我们就从背景描述开始，逐步深入到源码分析、性能优化，最后到扩展讨论。
在做这项工作之前，我们可以先看看处理的整体流程。以下是一个用来表示执行 OLS（普通最小二乘法）算法实现的基本流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
Python有两个内置的函数：locals()和globals()，它们提供了基于字典的访问局部和全局变量的方式。Python使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典，它的键字就是变量名，字典的值就是那些变量的值。实际上，名字空间可以象Python的字典一样进行访问。 在一个Python程序中的任何一个地方，都存在几个可用的名字空间。每个函数都有着自已的名字空间，叫做
转载
2023-10-14 10:08:39
89阅读
线性回归和分类问题线性回归普通最小二乘法（OLS）极大似然估计线性分类器最大似然估计和逻辑回归验证曲线学习曲线 线性回归首先，我们知道线性回归的模型为： 而线性回归求解其实就是权重的最优解。普通最小二乘法（OLS）普通最小二乘法是计算权重的方法之一。 OLS可以最小化因变量实际值和模型得出的预测值之间的均方误差：那么要解决最小化问题，就要求出上式的导数，并求出导数等于0时，权重W的值，这涉及到矩
转载
2023-11-12 09:35:04
159阅读
这里为了理解关键使用步骤做个最简化的common-pools2要实现commons-pool2框架，组要有三部分组成 1 ，ObjectPool:简单说这就是池，传说中的对象池，实现对象存取和状态管理的：如线程池，数据库连接池都可以用这个 2，PooledObject:这个是池化对象，简单说就是你想囤积的对象，专业术语叫池化对象。这个最后要放到ObjectPool对象里面去。同时也添加了一些附加信
转载
2023-12-11 13:26:37
229阅读
作者：月亮咖啡茶
比如张晓峒老师那本书里面的案例3,要估计CONS=C1+C2*GDP,因为GDP是随机变量不满足经典假设,需要用工具变量来进行估计,即使用了二阶段最小二乘法.在Method直接点击那个TSLS,上面输入你原来准备估计的方程,如这个例子中,原来要估计CONS=C1+C2*GDP,可直接输入CONS C GDP.下面是输入工具变量,只需输入例子中的工具变量
转载
2024-01-16 21:37:09
54阅读
1. 这两个函数主要提供，
基于字典的访问局部变量和全局变量的方式
。
python 使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹。
名字空间是一个字典 ，它的键就是字符串形式的变量名字，它的值就是变量的实际值
。
名字空间可以像 Python 的 dictionary 一样进行访问。
在一个 Python 程序中的任何一个地方，都存在几个可用的名字空间。
每个函数都有着自已的名字空间，
Statsmodels 统计包之 OLS 回归Statsmodels 是 Python 中一个强大的统计分析包，包含了回归分析、时间序列分析、假设检 验等等的功能。Statsmodels 在计量的简便性上是远远不及 Stata 等软件的，但它的优点在于可以与 Python 的其他的任务（如 NumPy、Pandas）有效结合，提高工作效率。在本文中，我们重点介绍最回归分析中最常用的 OLS（ord
转载
2023-10-13 21:44:12
25阅读
1 定义globals（）功能：收集全局变量参数：无返回值：得到一个收集全局变量的字典（会包含系统的内置变量）locals（）功能：收集局部变量参数：无返回值：得到一个收集局部变量的字典 a = 1
b = 2
def fun(d,e):
f = 1000
print("locals(): ",locals())
print("globals(): ",globals(
转载
2024-02-20 09:55:52
37阅读
# 找波谷如何用Python实现
## 项目方案简介
本项目旨在通过Python编程实现找出一组数据中的波谷，即找出数据中的最小值点。通过使用Python的数据处理和分析库，我们可以快速有效地实现这个目标。
## 项目实现步骤
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备一组数据，这组数据可以是从传感器获取的实时数据，也可以是从文件中读取的历史数据。我们可以使用`numpy`库来生成一组随
原创
2023-07-16 15:07:02
223阅读
# 如何用Python实现自动填表
在工作和学习中，我们经常需要填写各种表格和表单，这个过程可能会比较繁琐和耗时。为了提高效率，我们可以利用Python编程语言来实现自动填表的功能。下面将介绍如何用Python实现自动填表，并提供代码示例和逻辑清晰的解释。
## 1. 确定填表的目标
首先，我们需要确定要填表的目标，比如表格的结构、需要填写的内容等。在本例中，我们将以一个简单的Excel表格
原创
2024-04-10 04:49:20
611阅读
# ChatPDF项目方案
## 项目简介
ChatPDF是一个使用Python代码实现的项目，它的目标是将聊天记录转换为PDF文件。该项目可以将各种形式的聊天记录，如WhatsApp、微信、Telegram等，转换为可打印和可分享的PDF文件，方便用户保存、归档和共享聊天内容。
## 项目功能
1. 读取聊天记录文件：ChatPDF项目可以读取各种类型的聊天记录文件，包括文本文件（如.txt
原创
2023-11-01 08:01:33
159阅读
下面是一个回归过程，用于拟合收入和教育情况import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sms
import statsmodels.api as sn
sdata = pd.read_csv('../input/traindatas/char7/Salary_Data.csv')
print(sdata
转载
2023-12-06 22:38:11
188阅读
