书上数据集无法获得，所以，拍照之......整理数据集：删除无效数值去掉冗余信息考虑是否把字符串类型的特征通过get_dummies转化成整型数值 #导入pandas
import pandas as pd
stocks = pd.read_csv('文件路径',encoding='gbk')
#定义数据集中的特征X和目标y
X = stocks.loc[:,'现价'：'流通股（亿）'].val
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2024-07-07 08:13:00
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1. 简单线性回归只有一个未知数x，两个参数的，称为简单线性回归，一条直线。此时不需要线性代数概念，直接迭代求解，形如：1.1 表示形式1.2 定义损失1.3 求参，极大似然2.多元线性回归2.1形式2.2误差2.3求参2.4问题通常不是nxn矩阵，既，数据量：行n，自变量及偏置：列p+1，通常n!=p+1，也就是说矩阵不存在逆；可以：1)加入单位矩阵，让其变正定；其中要足够大使得括号内矩阵可逆。
"SI是对多个TS流的描述，它包含了PSI" PSI只提供了单个TS流的信息，使接收机能够对单个TS流中的不同节目进行解码；但是，它不能提供多个TS流的相关业务，也不能提供节目的类型、节目名称、开始时间、节目简介等信息。因此，DVB对PSI进行了扩展，提供了其他不同类型的表，形成了SI。 &nb
欢迎观看Photoshop教程，小编带大家了解如何为合成图像创造统一颜色效果。任何合成图像最后都要进行的一项润色就是创造统一的观感，使不同图像元素的颜色和色调质量能够相互匹配。在本教程中，我们将了解一些在 Photoshop 中为合成图像创建统一颜色效果的方法。这是一个 科幻合成图像，我想要尝试让整个场景都呈现一种酷炫的蓝色外观。首先，我要使用这个蓝色背景创建一个均色图层，这种方法可以用于基于单个
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2024-07-25 10:14:20
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一、论文简述1. 第一作者：Jia-Ren Chang2. 发表年份：20183. 发表期刊：CVPR4. 关键词：端到端训练、连接体、空间金字塔池化、堆叠沙漏的3D CNN、回归5. 探索动机：仅仅利用不同视角下的强度一致性约束已经不足以在不适定区域得到精确的对应关系的估计，而且在弱纹理区域这个约束是无效的，好的解决方式是将全局上下文信息融合到立体匹配中。6. 工作目标：如何有效地利用上下文信息
目录一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗二、PSM的原理及python实现1、PSM的原理1.1 计算倾向性得分1.2 匹配对照组样本1.3 平衡性检查1.4 敏感度分析2、PSM的python实现一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗假设你是一家大企业的老板，你希望知道员工技能培训对员工生产率的提升有多大帮助。已知参加培训的员工有500人，于是你又随机抽取了500个未参加培训的员工，观察两组之
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2024-07-07 12:03:18
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最近在接触用机器学习处理数据进行回归的任务，偶然看到一篇开源代码具有很好的代码规整性，所以通过写这一篇博客来介绍这部分代码。目录一、简介二、关键代码介绍2.1 得分函数2.2 验证函数2.3 评估函数三、公式化训练模型3.1 直接调用式训练3.2 手撕模型式训练四、模型测试五、总结一、简介
线性回归：回归（regression）是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。
线性回归：回归中最简单的一类模型。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 \(?\) 和因变量 \(?\) 之间的关系是线性的，即 \(?\) 可以表示为 \(?\)为了解释线性回归，我们举一个实际的例子：我们希望根据房屋的面积（平方英
一元线性回归回归（Regression）一词简单来说，指的是：我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值线性回归（Liner Regression）：寻找一条直线，最大程度地拟合样本特征和样本输出标记之间的关系。样本特征只有一个，就被称为简单线性回归。假设预测的线性函数的表达式为： 其中为此模型的参数（parameter）,分别对应于截距和斜率。我们所要做的是选择合适的参数使其最大程度地拟合我们的数
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2024-08-20 23:41:28
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在机器学习模型训练中，往往希望训练得到得模型具有很好的泛化能力，得到一个在训练集上表现很好的模型。为了达到这个目的，应该从训练样本中尽可能学出适用于所有潜在样本的“普遍规律”。然而，学得“太好”很可能出现过拟合现象。提高泛化能力的方法有很多，其中一种可以增加样本数量。但是当带标签的样本数量有限时，该如何处理？如果只有一个包含m个样例的数据集D={(x1,y1),(x2,y2)...(x
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2024-05-09 12:01:56
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@吴恩达神经网络学习笔记DAY1 回顾一下logistic回归方程： 一、logistic回归模型可以如下表示： 这是在只有一种样本的情况下（x,y）为样本，x为输入参数，y为基本真值，即为每个样本的真实输出结果；w是样本中的特征（如像素等），是一个n维的向量； 为算法的输出值，它的结果因满足于;二、logistic回归的损失函数 在给出的m个样本中，，，…，希望有一个函数能实现每个样本输入时，能
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2024-05-11 17:45:16
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运用：比如有一种是在回环的时候，像视觉中的回环是根据词袋等描述符进行匹配的，所以即使漂移的很严重，也能基本回环成功，但是在激光回环中，是根据不确定的经验值划一个范围框，然后在这个框里面进行回环检测，此时如果帧间匹配做的很差的话，那这个框就需要划的很大，由此带来的缺点就是：计算量大、可区分性太低，导致错误的回环。帧间匹配算法不一定都是前后帧之间（即scan-to-scan），也可以是（scan-to
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2024-07-16 18:15:04
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线性回归的数学原理以及代码实现首先要说的是线性模型想要得到的是一个线性组合。狭义的线性回归是想要把所有的点(或者叫特征)用一条直线来拟合，也就是图像上的点要尽可能地落到直线上。而广义的线性回归就不一定非要是直线了，例如在逻辑回归中用的就是一条对数几率的曲线，也就是图像上的点要尽可能的落到那条曲线上面。在这篇文章中主要对线性回归作讨论： 首先呈上线性模型f(x)=wTx+b【优点】每个x前面的w，
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2024-06-09 07:11:27
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《应用预测建模》Applied Predictive Modeling (2013) by Max Kuhn and Kjell Johnson，林荟等译第四章 过度拟合与模型调优4. I .考虑1.1 中描述过的音乐流派数据。在这个例子里，建模的目的是用预测变量将音乐样本划分到相应的音乐流派中， ( a ）你打算用什么方法分割数据？解释其原因。 ( b ）用本章介绍的工具，给出能实现该方法的程序
目录小样本学习研究现状现有工作Are Large-scale Datasets Necessary for Self-Supervised Pre-training? 小样本学习研究现状目前，计算机视觉神经网络被大量参数化：它们通常有数千万或数亿个参数，这是它们成功利用大型图像集合 (如 ImageNet) 的关键。然而，这些高容量模型往往会在小型（包含数十万张图像）甚至中型数据集上过度拟合。因
什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释
上一篇《小样本OLS回归的框架》讲解了小样本OLS回归的主要框架，本文沿着该框架，对小样本OLS回归做一个全面的梳理。1 假设这里先将所有的小样本OLS回归中可能用到的假设放到一起，方便浏览。当然，后面的每一个结论并不是要用到所有的假设，而是只用到某几个假设，这在后面讲每个结论时会具体说明。假设1 线性性：\(y_i=x_i'\beta+\varepsilon_i\)，其中\(\beta\)是未知
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2024-01-19 10:53:39
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在只有有限个数据点的情况下，使用最小二乘法来对样本点做回归，势必会造成模型过拟合。什么意思呢？下面有两幅图： 分别是使用三阶多项式和九阶多项式对样本点做最小二乘回归的结果（红色的线），而样本点是由绿色的线加上一些噪音所生成的。可以看到，显然三阶多项式对真实模型的逼近效果更好，而九阶多项式的效果很差，虽然它做到了平方误差和为零，但你拿这个九阶模型去预测的话，预测结果会非常离谱。 那为什么对样本拟合非
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2024-04-23 15:43:06
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1. 背景知识在医疗领域，研究一款新药是否有效，通常需要做的是大规模分组实验，treatment（实验组） 与 control（对照组）除了服用的药物有所不同外，其他因素，如：身高、体重、病情等，应该是类似的，这样的实验结果才能对新药的药效有客观的评价。在互联网、电商等公司，也有类似的场景：为了测试一个新优化的页面是否能够提高支付转化率，需要做ABtest。这时一个很重要的环节就是将流量随机的分为
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2024-08-08 12:08:22
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Linear Regression、Logistic Regression
线性回归 ( Linear Regression ) 线性回归中，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，这种回归称为一元线性回归。 如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归。{
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2024-04-24 18:42:41
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