一、一元线性回归以R中自带的trees数据集为例进【微软visual studio2017中R相关数据科学模块】 > head(trees)
Girth Height Volume#包含树龄、树高、体积
1 8.3 70 10.3
2 8.6 65 10.3
3 8.8 63 10.2
4 10.5 72 16.4
5 10.7 81 18.8
6 10.8 83 19.7 先绘制一下散
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2024-04-25 13:12:00
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文章目录线性回归的原理线性回归的一般形式1 极大似然估计（概率角度诠释）2 最小二乘解线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法）1 梯度下降法2 最小二乘法矩阵求解3 牛顿法4 拟牛顿法线性回归的评估指标sklearn.linear_model参数详解 线性回归的原理线性回归（linear regression）解决的是回归问题，目标是建立一个系统，将向量作为输
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2024-04-01 17:06:23
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展示各类回归模型的回归线绘制方法，包括通用绘制方法以及ggplot2提供的一些回归线简单绘制方法：线性回归多项式回归loess（局部加权）回归分段线性回归样条回归稳健回归分位数回归library(ggplot2)
library(MASS)
library(splines)示例数据使用R自带的mtcars汽车数据集，研究mpg与wt这两个连续变量的关系print(head(mtcars))
#
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2024-03-03 08:18:54
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使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。首先，我们先构造一个分析的数据集x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),
var1=runif(10,min=1,max=50),
var2=runif(10,mi
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2023-09-25 18:49:07
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在数理统计中，线性回归是这样定义的：线性回归是利用数理统计中回归分析，来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。一、基本形式线性模型的基本形式：给定由d个属性描述的示例 ，其中 是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学到一个函数，该函数通过属性的线性组合来进行预测，表示为： ---- (1). 用向量表示为:&
普通线性回归1.最小二乘线性模型> dat=read.csv("https://raw.githubusercontent.com/happyrabbit/DataScientistR/master/Data/SegData.csv")
> dat=subset(dat,store_exp >0&online_exp >0)
> modeldat=dat[,g
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2023-08-10 13:46:05
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多元线性回归模型及其参数估计多元线性回归建模的步骤确定所关注的因变量?和影响因变量的?个自变量假定因变量?与?个自变量之间为线性关系，并建立线性关系模型对模型进行估计和检验判别模型中是否存在多重共线性，如果存在，进行处理利用回归方程进行预测对回归模型进行诊断回归模型与回归方程参数的最小二乘估计25家餐馆的调查数据，建立多元线性回归模型，并解释各回归系数的含义#回归模型的拟合
> model1
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2024-03-15 07:36:36
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注意，本例是围绕OLS回归模型展开的，LAD回归模型没有打印R方和MSE。输出示例如下：拟合曲线、残差分析图输出的R方值（0.8701440026304358）和MSE值（4.45430204758885）还有LAD模型的参数（一个2乘1的矩阵)，如图# pandas库相关，用于读取csv文件
import pandas as pd
# statsmodels库相关
# 用于定义线性回归中一个被称
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2024-07-23 20:11:53
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一、学习目标（1）掌握线性加权法（2）掌握层次分析法二、实例演练1. 线性加权法线性加权法的适用条件是各评价指标之间相互独立， 这样就可以利用多元线性回归方法来得到各指标对应的系数。现以具体的实例来介绍如何用 MATLAB 来实现具体的计算过程。所评价的对象是股票， 已知一些股票的各个指标以及这些股票的历史表现，其中最后一列标记为 1 的表示为上涨股票，标为 0 的表现为一般的股票，-1 的则为下
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2024-07-18 23:56:49
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目录一、前言二、变量的关系三、回归与随机扰动项四、线性回归的假设前提五、线性回归的解法：1.最小二乘法估计：求最小残差2.最大似然估计：求最大的随机观测概率 六、事后检验1.拟合优度检验：2.变量显著性检验3.参数区间估计：一、前言我们在讲过ANOVA,MANOVA，今天来说一下线性回归，本篇只做理论，R语言代码会在下一篇讲解。一元线性回归在统计学，计量经济学和机器学习中很常见，我们今天
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2023-06-21 19:25:52
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在线性回归的前3篇中，我们介绍了简单线性回归这种样本只有一个特征值的特殊形式，并且了解了一类机器学习的建模推导思想，即： 1.通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数； 2.然后通过最优化损失函数或者效用函数，获得机器学习的模型。然后我们推导并实现了最小二乘法，然后实现了简单线性回归。最后还以简单线性回归为例，学习了线性回归的评价指标：均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对MAE以及R方
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2024-02-20 20:20:00
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1、线性回归基本思想：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的经典统计方法，其基本思想是找到一条最佳的直线，使得这条直线能够最好地拟合样本数据，并用这条直线来对新的自变量进行预测。2、 代码实现2.1.metrics.py：定义一些衡量模型的性能的指标 包括分类和回归的指标import numpy as np
from math import sqrt
# 分类准确度
def acc
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2024-04-04 12:51:44
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我在b站上看到深度学习框架Tensorflow学习与应用(8)，是一个深度学习线性回归的例子。算是学深度学习的第一个例子，在此记录。import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt引入这三个库，matplotlib 用来画图的，后面会说到一点点。这个例子是生成一些随机点（大体依照在x平方这
这篇文章将介绍过拟合和欠拟合的概念，并且介绍局部加权回归算法。过拟合和欠拟合之前在线性回归中，我们总是将单独的x作为我们的特征，但其实我们可以考虑将，甚至x的更高次作为我们的特征，那么我们通过线性回归得到的就将是一个多次函数了。我们可以想象当我们只用x作为我们的特征的时候，我们的数据可能实际呈现的样子是一个二次函数的样子，也就是说我们的假设有一定的问题，那么我们求得的最小二乘值将相当的大了。但是如
线性回归是机器学习里面最常见的学习模型。基本线性方程：1.思想： 用一个线性组合的方程去拟合数据，系数则可以告诉我们哪些特征有用，哪些没用。 2.基本形式：
y=a1x1+a2x2+...+adxd+d y=WTX+b 。其中
W=(w1;w2;...;wd) 3.求解方法： 我们假设线性方程为：
f(x)=a1x1+a2x2+...+adxd+
R语言是一种流行的统计和数据分析语言，你可以使用它来编写复杂的程序。下面是一个使用R语言实现线性回归的示例程序：# Load the data
data <- read.csv("data.csv")
# Split the data into training and test sets
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(da
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2023-05-23 17:54:35
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一个例子问题答案线性回归回归概述一些参数模型精度RSER2R2重要的问题X和Y之间是否存在关系决定重要的变量模型拟合预测协同作用非线性关系潜在的问题非线性误差项的相关性误差项的非常数越值点杠杆点共线性线性回归与KNN的比较参考 一个例子根据Auto数据集中的数据，建立mpg~hoursepower之间的线性关系。问题有如下的问题：在X和Y之间是否存在关系？在X和Y之间关系的强度如何？在X和Y之间关
一、问题引入 我们现实生活中的很多数据不一定都能用线性模型描述。依然是房价问题，很明显直线非但不能很好的拟合所有数据点，而且误差非常大，但是一条类似二次函数的曲线却能拟合地很好。为了解决非线性模型建立线性模型的问题，我们预测一个点的值时，选择与这个点相近的点而不是所有的点做线性回归。基于这个思想，便产生了局部加权线性回归算法。在这个算法中，其他离一个点越近，权重越大，对回归系数的贡献就越多。二、
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2023-10-22 18:20:42
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线性回归法目录线性回归法一.简单线性回归二. 最小二乘法三.简单线性回归的实现四.向量化五.衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE1、均方误差(MSE)2、均方根误差(RMSE)3、平均绝对误差(MAE)六.最好的衡量线性回归法的指标 R Squared七.多元线性回归和正规方程解一.简单线性回归二. 最小二乘法对b求偏导对a求偏导矩阵向量化三.简单线性回归的实现准备一些
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2024-02-19 12:30:54
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文章目录3.1 线性回归3.1.1 线性回归的基本元素3.1.1.1 线性模型3.1.1.2 损失函数3.1.1.3. 解析解3.1.1.4. 随机梯度下降3.1.1.5. 用模型进行预测3.1.2. 矢量化加速3.1.3. 正态分布与平方损失3.1.4. 从线性回归到深度网络3.1.4.1. 神经网络图3.1.4.2. 生物学3.1.5. 小结 3.1 线性回归回归（regression）是能
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2023-11-26 11:17:54
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