目录概述字符串表达式解析图像绘制函数作为属性赋值参考以及说明 概述本篇博客主要是在上一篇《每个人都该懂点函数式编程》的基础上，进一步说明“函数”在函数式编程中的重要作用。强调了函数和普通类型一样，可以赋值、存储、传参以及作为另外函数的返回值。本文附带了一个Demo，该Demo可以将任意字符串函数表达式解析之后生成对应的函数（一元、二元以及三元），如果你输入的是一元或者二元函数表达式，则可
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2023-09-11 21:49:12
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LinearRegression线性回归(二)一、 上一篇我们手写代码实现了一元一次的线性回归方程的实现，这里我们实现一元多次方程的线性回归方程的实现。假设方程为一元二次 我们知道线性回归都都是取处理一些一次的方程， 如果要是未知变量的幂大于1，那么得出的结果也就不是线性的，但是我们可以去进行问题的转换,可以假设 这样我们就把问题继续转换为一元一次的方程。二、 直接来看代码# 导包
import
一、引言本文以一元线性回归为例，整理线性回归模型参数的估计方法。样本可由 表示，其中，为随机因素引起的噪声， 为用变量和关系描述的一元线性回归模型。模型中参数和估计的两种常用方法为最小二程法、最大似然估计法。二、假设条件（1）样本观测值数据是独立观测的； （2）解释变量是确定性变量，并非随机变量； （3）随机变量的期望不等，但方差相等，即独立但不同分布； （4）随机变量残差（扰动项）独立同分布，且
学习内容一元线性回归（相关关系、最小二乘法、拟合优度检测、显著性检验、回归预测、残差分析） 多元线性回归（多重共线性、变量选择与逐步回归）一、一元线性回归1.相关关系 相关关系是值变量的数值之间存在这依存关系，即一个变量的数值会随着另一个变量或几个变量的数值变化而呈现出一定的变化规律。 例如：人的身高和体重的关系，居民收入增长率与物价指数的关系等等根据相关关系的强度分类：分为完全相关，弱相关和不相
对于分析两个或者两个以上变量的关系而言，回归分析比相关分析更进一步了。一元回归就是一个因变量，一个自变量，多元回归就是多个自变量。下面的Y对应多个自变量X，就是多元线性回归。 下面这个回归方程是2阶的非线性回归方程。 下面是根据一些数据点构建回归方程：紫色线就是构建出来的回归方程，有个这个方程，就可以预测出来更多的大致的值。方程表示的这条线不
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2023-06-03 07:10:53
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目录一、一元线性回归1-一元线性回归及最小二乘法2-回归方程的显著性检验3-回归系数的置信区间4-预测与控制5-可线性化的一元非线性回归(曲线回归)二、多元线性回归1-多元线性回归相关理论2-多元线性回归的MATLAB编程实现3-非线性回归的MATLAB编程实现4-逐步回归的MATLAB编程实现一、一元线性回归1-一元线性回归及最小二乘法 我们下面需要一下最小二乘法，使得误差Q最小，具体
# Python 一元二次回归
## 导言
回归分析是一种统计学方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。一元二次回归是其中一种形式，用于建立一个因变量和一个自变量之间的二次方程关系。本文将介绍使用Python进行一元二次回归分析的步骤和示例代码。
## 什么是一元二次回归
一元二次回归是一种拟合数据的方法，假设因变量Y与自变量X之间存在二次方程关系。通常，我们可以使用最小二乘法来确定最佳拟合曲
原创
2023-08-21 10:51:07
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# 一元二次回归分析
## 介绍
一元二次回归是回归分析中的一种方法，用于建立一个二次函数来描述一个因变量与一个自变量之间的关系。在统计学中，回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法。一元二次回归的目标是通过找到一个最佳的拟合曲线来预测一个因变量。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行一元二次回归分析。我们将使用`numpy`和`matplotlib`库来进行数据处理和可视化。
#
原创
2023-08-18 14:16:26
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一元线性回归回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f（x）y=ax+b多元线性回归注：为使似然函数越大，则需要最小二乘法函数越小越好线性回归中为什么选用平方和作为误差函数？假设模型结果与测量值 误差满足，均值为0的高斯分布，即正态
代码
import math
a,b,c=eval(input("a,b,c"))
if a==0:
if b==0:
if c==0:
print("x=任意实数")
else:
print("等式不成立")
else:
print("x=",-c/b)
else:
if b*
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2023-07-10 20:11:05
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import math
import cmath
flag="yes"
while True:
flag= (input("是否计算新方程的根："))
if (flag=="yes"):
print('a*x*x+b*x+c=0')
a= float (input('a='))
b= float (input('b='))
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2023-06-20 10:24:35
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一元线性回归的Python实现
Python一元线性回归
目录1 问题的提出2 原理2.1 代价函数2.2 模型的评价2.2.1 皮尔逊相关系数2.2.2 决定系数3 Python 实现3.1 不调sklearn库3.2 调 sklearn 库4 梯度下降法4.1 原理4.2 Python实现参考1 问题的提出对于给定的数据集 \(D = \{
一元二次方程
原创
2021-03-20 20:49:17
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1 #include 2 #include 3 /* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */ 4 using namespace std; 5 int main(int argc, char** argv) { 6 f...
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2018-08-02 10:14:00
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线性拟合 # 导入需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq 曲线拟合 1.定义一个目标函数。 目标函数是为了方便后面的拟合，操作步骤是：在目标函数上加噪声。【学 ...
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2021-10-08 16:42:00
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# 一元二次线性回归模型
在数据分析和机器学习中，线性回归是一种常见的模型，用于预测目标变量和一个或多个自变量之间的关系。在一元线性回归中，只有一个自变量和一个目标变量之间的关系，而在一元二次线性回归中，自变量和目标变量之间的关系是二次的。本文将介绍如何使用Python实现一元二次线性回归模型，并通过代码示例演示。
## 一元二次线性回归模型介绍
一元二次线性回归模型的数学表达式如下所示：
# 用R语言画一元二次函数
一元二次函数是高中数学中的一个重要概念，它的图像是一个抛物线。在R语言中，我们可以使用基础绘图函数或者ggplot2包来画一元二次函数的图像。本文将介绍如何使用R语言绘制一元二次函数的图像，并附带代码示例。
## 一元二次函数的定义
一元二次函数的数学表达式是 $y = ax^2 + bx + c$，其中 $a, b, c$ 是实数常数，$x$ 是自变量，$y$
# Python绘制一元二次函数图
## 介绍
一元二次函数是指形式为$y = ax^2 + bx + c$的函数，其中$a$、$b$和$c$是实数，$x$和$y$分别是函数的自变量和因变量。一元二次函数在数学和物理等领域有广泛的应用，例如抛物线的轨迹、物体的运动等。
本文将使用Python绘制一元二次函数的图像，并介绍相关的代码示例。我们将使用matplotlib库来实现绘图功能。
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