简介给定由d个属性描述的示例\(\boldsymbol{x}=\left(x_{1} ; x_{2} ; \ldots ; x_{d}\right)\)， 其中\(x_{i}\)是 \(\boldsymbol{x}\) 在第 i 个属性上的取值，线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即\[f(x)=w_{1} x_{1}+w_{2} x_{2}+\l
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2021-09-05 12:57:00
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前言前几篇文章介绍了线性回归算法，线性分类模型分为判别式模型和生成式模型，本文首先简单复习了与算法相关的数学基础知识，然后分析各线性判别式分类算法，如最小平方法，Fisher线性判别法和感知器法，最后总结全文。 目录1、相关的数学知识回顾2、判别式模...
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2021-08-27 10:39:40
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在回归分析中，线性模型的一般预测公式是： 是预测值，读作"y hat"，是特征的线性组合，把向量w称作 coef_（系数），公式是： 把w0称作intercept_（截距），这两个属性是线性模型的共有属性。 一，线性回归 最基本的线性模型是线性回归，也称作最小二乘法（OLS），线性回归的原理是：计算
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2020-11-04 11:03:00
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目标：让身边对交易不熟悉的朋友快速了解我的工作结果：从2017年11月到2019年6月实盘累计收益122.6%， 夏普率6.8，最大回撤13.3%。2019年六月到七月月收益10%，夏普4.6，最大回撤5.7%，利润表现如下图：2019年六月到七月实盘利润图我做的交易系统主要特征有高频（交易频率）；量化（信号由数学模型处理）；程序化（全自动运行）；虚拟货币（交易标的）；做市商（订单类型）。本文假设
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2021-06-11 14:08:00
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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
有研究资料发现，北美地区的华夫饼店和高离婚率有一定的相关关系。有较多华夫饼店的州，如乔治亚州和阿拉巴马州，其离婚率也较高。而在一些没有华夫饼店的州，离婚率接近于0。真的是因为华夫饼店导致人们更多的离婚出现吗？ 或许，并不是这样，这只是一种假相关关系。人们猜测肯定有一些其他因素导致了华夫饼店的数量和离婚率出现假相关。华夫饼店最初在1955年出现在乔治亚州，其后大部分华夫饼店也主要集中在美国南部，而同
原创
2020-12-29 19:23:17
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有研究资料发现，北美地区的华夫饼店和高离婚率有一定的相关关系。有较多华夫饼店的州，如乔治亚州和阿拉巴马州，其离婚率也较高。而在一些没有华夫饼店的州，离婚率接近于0。真的是因为华夫饼店导致人们更多的离婚出现吗？ 或许，并不是这样，这只是一种假相关关系。人们猜测肯定有一些其他因素导致了华夫饼店的数量和离婚率出现假相关。华夫饼店最初在1955年出现在乔治亚州，其后大部分华夫饼店也主要集中在美国南部，而同
原创
2020-12-29 19:23:22
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对于线性模型我们很熟悉，比如研究一个人的音调(pitch)和年龄(age)的关系pitch ~ age + e其中的年龄就是一个固定效应(fixed effect)，其中的e是误差项，表示由于我们无法控制的一些随机因素导致的实际值与预测值之间的偏差。我们也可以称之为模型中概率性或随机性部分。再如，研究音调和礼貌程度的关系，我们可以用下面的线性模型来表示。pitch ~ politeness + e
原创
2020-12-29 20:10:16
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R 中最简单的模型就是线性模型，即使用一个线性模型描述两个随机变量在一系列假设下的关系。在以下例子中，我们创建了一个线性函数，将 x 映射到 3+2*x（即 f(x)）。然后，生成一个正态分布的随机数值向量 x，再用 f(x)加上一些独立的噪声生成 y：f <- function(x) 3 +2 *
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2019-01-22 14:38:00
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线性回归模型 重要名词解释： # 数据符号网站 fhdq.net/sx/14.html # 因变量与自变量 # 哑变量 # 如何判断两个变量之间是否存在线性关系与非线性关系 1.散点图 2.公式计算 大于等于0.8 表示高度相关 绝对值大于等于0.5小于等于0.8 表示中度相关 绝对值大于等于0.3 ...
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2021-10-21 23:31:00
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1.线性模型如上述所示，我们称之为广义线性模型。之所以称之为线性模型，因为其参数w和特征x是线性的。之所以称为广义，因为映射g可以是各种类型的映射：线性，非线性，回归，分类。本文主要介绍两种映射模型的求解：线性回归，对数几率回归（非线性分类）。2.模型参数估计对模型进行参数估计有两种方式：最小化损失函数（需要认为构建损失函数，然后对于每个样本通过参数计算得到的输出和其真实类别或标记之间...
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2021-08-26 11:51:25
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线性回归模型 什么是线性回归 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，运用十分广泛。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。 因变量与自变量 因变量 函数中的专业名词，也 ...
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2021-10-21 21:38:00
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一、线性方程 Θ1，Θ2，。。。为参数，Θ0为偏置，x1,x2,...xn为特征 若在二维平面中，一个特征，找出一条最合适的直线去拟合我们的数据 所在三维平面中，两个特征，找出一个最合适的平面去拟合我们的数据。 二、误差 真实值和预测值之间肯定存在差异 对每个样本来说： （1） 误差ε符合：独立，同
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2021-07-21 14:54:56
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目录 一元线性回归模型与多元线性回归模型 训练集与测试集 哑变量 自定义哑变量 常用数学符号 网站:http://fhdq.net/sx/14.html 因变量 函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量 自变量 在数学等式中能够影响其他变量的一个变量叫做自 ...
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2021-10-21 21:47:00
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Python机器学习日记6：线性模型（用于分类的线性模型）一、用于分类的线性模型1. 二分类1.1 LogisticRegression 和 LinearSVC 模型应用到 forge 数据集1.2 乳腺癌数据集上详细分析 LogisticRegression2. 多分类二、优缺点与参数 一、用于分类的线性模型线性模型也广泛应用于分类问题。1. 二分类二分类可以利用下面的公式进行预测：ŷ =
本文将详细解释线性分类的几个常用模型：线性回归、对数回归、对数几率回归，并简要介绍其优化方法。文末附有Python代码实现。如果问题，欢迎留言交流～线性回归（linear regression）模型设样本表示为d维列向量x，其标记为y，记x^=(x1)，线性回归的基本模型：y=f(x)=wTx+b=w^Tx^。 令X^=⎛⎝⎜⎜⎜⎜xT0xT1...xTn−1111⎞⎠⎟⎟⎟⎟，即每行是一个x^
数据见deep learning,该模型为多元输入的线性模型，即z=mx+ny+b的空间平面#--coding:UTF-8--
import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
#读取数据为float32形式//tf.zeros数据类型为tf.
一，原理与引例： 这个在matlab里面其实是有一个标准库来处理相应的数据的。如果题目要求最大值的话，只要在Ax前面加上一个负号就好了。 这个稍微解释一下，目标函数不是线性函数，所以这个地方用到了运筹学的知识。上面的u和v其
