回归方程

【机器学习】 遇到异常值怎么办？

假设我们不对异常值做任何的处理，直接进行回归操作，那么最后得到的很有可能就是第一条线的回归方程，虽然我们觉得最后一条线看起来更简单更符合我们的期望那么异常值是哪里来的呢？
阿肉~·2020-09-17 04:38

[转] R 简单线性回归 18.06.18

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/SGIvgqX7mLv563fqYmze9g-目标：建立平均每周锻炼时间（minute）与平均肺活量（VC）回归方程-输入：minute|t|
scpcmoon·2020-09-17 03:53

[转] R 置信区间、预测区间差别

Answer：置信区间估计(confidenceintervalestimate)：利用估计的回归方程，对于自变量x的一个给定值x0，求出因变量y的平均值的估计区间。
scpcmoon·2020-09-17 03:22

在oracle中通过sql实现一元线性回归方程

在excel中画出散点图之后通过添加趋势线可以轻易得到一元线性回归方程式。首先来看看看一元线性回归方程式，了解求a,b的公式，求误差的平方的和就是求上图中所有蓝色点到对应直线的距离的平方和。
孟夏1988·2020-09-16 23:17

在oracle 通过sql实现一元线性回归方程

首先来看下一元线性回归方程式及a,b值的公式推导。2、将数据存放到excel中，并做散点图，趋势线，得出线性回归方程。以备做验证。3、将数据存入到oracle中。
孟夏1988·2020-09-16 23:17

逻辑回归-->最大似然-->最大后验概率

逻辑回归emmmm.....先来首音乐AlbumSoon线性回归  在统计学中，线性回归（英语：linearregression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析
weixin_34124577·2020-09-16 10:15

线性回归之最小二乘法简述

在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
Dreammmming Time·2020-09-16 08:04

最小二乘法 (Least Squares Method, LS)

线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
xiaogeseu·2020-09-16 01:44

多元线性回归模型中的常数项

从定义来看，多元线性回归方程定义如下：这里的a为常数项，为随机误差项，且服从标准正态分布（）,或者我们把它称作白噪声（whi
tianguiyuyu·2020-09-15 23:57

scipy数值优化与参数估计

关于求解方程的参数，这个在数据挖掘或问题研究中经常碰到，比如下面的回归方程式，是挖掘算法中最简单最常用的了，那么怎么求解方程中的各个参数呢？
振裕·2020-09-15 23:47

python实现一元线性回归分析的全部过程

variable:independentvariableanddependentvariable画散点图scatterdiagram，确定线性回归LinearRegressionoror非线性回归求解回归方程
夜见iris·2020-09-15 14:11

R中的曲线拟合

曲线拟合：（线性回归方法：lm）1、x排序2、求线性回归方程并赋予一个新变量z=lm(y~x+I(x^2)+...)3、plot(x,y)#做y对x的散点图4、lines(x,fitted(z))#添加拟合值对
zefi279175732·2020-09-15 07:25

多元回归与相关------（一）多元回归

主要内容：（1）确定各个自变数对依变数的单独效应和综合效应，建立由各个自变数描述和预测依变数反应量的多元回归方程。
mengjizhiyou·2020-09-15 07:17

机器学习-回归之一元回归与多元回归算法原理及实战

该方法常使用数据统计的基本原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测以后的因变量的变化的分析方法。
周先森爱吃素·2020-09-15 07:54

一些用于回归模型的评价指标

SSR=(e1^2+e2^2+...)残差平方和会随着回归方程
昨日西风紧·2020-09-14 13:31

[吴恩达机器学习]第二周课程笔记

梯度下降算法实践---特征放缩1.4梯度下降算法实践2---学习率1.5特征和多项式回归2.分析计算参数2.1正规方程2.2正规方程不可逆的情况多元线性回归1.多元线性回归1.1多特征向量具备多个变量的线性回归方程也叫做多元线性回归
Lf_MrF·2020-09-13 18:03

线性回归方程参数的最小二乘估计

第二，基于最小二乘估计方法，实现线性回归方程中回归参数的估计。并且和statsmodels中的方法进行对比。
LiuBang_·2020-09-13 17:52

多元回归分析--学习笔记

多元判定系数（R-sq）：计算方法同简单线性回归，乘以100即可解释为：因变量y中的变异性能被估计多元线性回归方程解释的百分比修正多元判定系数：多元判定系数的值总是随着新的自变量进入模型而增加，即使新增的变量在统计学上并不显著
阿笨阿呆love·2020-09-13 15:50

吴恩达机器学习（二）多元线性回归（假设、代价、梯度、特征缩放、多项式）

目录0.前言1.假设函数（Hypothesis）2.代价函数（CostFunction）3.梯度下降（GradientDescent）4.特征缩放（FeatureScaling）5.多项式回归方程（PolynomialRegression
zhq9695·2020-09-13 14:30

R-squared与Adjust R-squared

AdjustR-squared减小C.R-squared减小，AdjustR-squared减小D.R-squared减小，AdjustR-squared增大答案：AB解析：线性回归问题中，R-Squared是用来衡量回归方程与真实样本输出之间的
张荣华_csdn·2020-09-13 10:49

R语言|回归分析（一） ———R语言数据分析系列(一)

回归分析数据准备数据基本信息建立回归模型建立回归方程预测数值回归方程可视化散点图加拟合回归方程诊断完整代码回归分析它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。
铭记yu心·2020-09-13 03:32

统计|多元回归下变量选择的向前选择法一般步骤与缺点

本博文源于《商务统计》旨在讲述，向前选择法的一般步骤及缺点向前选择法一般步骤先逐个比较x1,....,xkx_1,....,x_kx1,....,xk对y的回归方程那些是显著的，从显著的方程中挑选F值最大的
执念斩长河·2020-09-12 03:25

统计|多元回归下变量选择最优子集法一般步骤及缺点

本博文源于《商务统计》，旨在讲述最优子集法的一般步骤及缺点一般步骤从所有可能的变量组合中，选择其中最优的回归方程。缺点工作量巨大。
执念斩长河·2020-09-12 03:25

李宏毅机器学习笔记-7 反向传播算法（Backpropagation）

Backpropagation-反向传播算法1前言1.1为什么要用Backpropagation在神经网络中的梯度下降算法和之前求线性回归方程中用的没有太大的区别，都是不断的计算微分，然后更新参数，最终找到一个最优解
MemoryD·2020-09-12 02:01

机器学习

扑克牌的联合分布（离散）判别方法直接学习条件概率后验，似然，先验，证据beta分布概率的概率分布学生派，频率学派，贝叶斯派，垫子派，贝叶斯派应用性最好超级重要1.模型，：假设空间：h(θ）*f(X)例如：回归方程参数
船长_wang·2020-09-11 21:11

机器学习、深度学习面试问题

1.LogisticRegressionandLinearRegression参考线性回归（LinearRegression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析
小白不畏难·2020-09-09 23:29

Logistic回归建模—某银行在降低贷款拖欠率的数据

一、Logistic回归模型：二、Logistic回归建模步骤1.根据分析目的设置指标变量（因变量和自变量），根据收集到的数据进行筛选2.用ln(p/1-p)和自变量x1...xp列出线性回归方程，估计出模型中的回归系数
Sssssong12345·2020-08-26 14:37

精通Excel数据统计和分析 - 摘要（第5章：回归分析）

一、回归分析5.1简介回归分析是统计学中最为实用的分析方法，是统计学的精华；回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用梳理统计方法建立因变量和自变量之间的回归关系的回归方程式；5.2一元线性回归分析应用散点图和趋势线进行回归分析应用回归函数进行回归分析利用
youngmiffy·2020-08-25 15:28

最小二乘法

最近在看线性回归，一步步往下追，追到了最小二乘法公式最小二乘法公式是一个数学的公式，在数学上称为曲线拟合，此处所讲最小二乘法，专指线性回归方程最小二乘法公式为b=y(平均)-a*x（平均）。
刘敬·2020-08-23 19:39

吴恩达机器学习笔记（1） —— 线性回归

吴恩达机器学习笔记（1）——线性回归目录一.模型简介：一些约定：线性回归方程：二.CostFunction三.梯度下降四.线性回归之梯度下降法五.最小二乘法六.FeatureScaling一.模型简介：
*物喜己悲*·2020-08-22 21:56

最小二乘法

最近在看线性回归，一步步往下追，追到了最小二乘法公式最小二乘法公式是一个数学的公式，在数学上称为曲线拟合，此处所讲最小二乘法，专指线性回归方程最小二乘法公式为b=y(平均)-a*x（平均）。
城市中迷途小书童·2020-08-22 18:11

机器学习笔记(十四)——线性回归及其两种常用的优化方法

这个式子就可以被称作回归方程，其中0.4和0.3也被称作回归系数，一般来说回归系数都是未知的，我们通过输入数据求得回归系数的过
奶糖猫·2020-08-22 14:43

机器学习之线性回归法

在统计学中，线性回归（Linearregression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析维基百科。
ovtenng·2020-08-22 11:47

笔记︱虚拟变量回归=差异显著（方差分析）+差异量化（系数值）

虚拟变量作为自变量，放在回归方程中在教科书里面讲的都很多，笔者以前在学习的时候觉得虚拟变量较之方差分析，还有更多惊喜。谢宇老师的《回归分析》书中对虚拟变量做了高度的总结与归纳。
悟乙己·2020-08-22 03:06

异方差与R语言实践

异方差处理之加权最小二乘法举个例子(R语言)异方差检验之怀特检验在大样本情况下，将OLS估计后的残差平方作为新的被解释变量，常数、解释变量、解释变量的平方以及其交叉乘积等作为新的解释变量，共同构成辅助回归方程
安财小山羊·2020-08-22 02:35

基于梯度下降算法的线性回归及逻辑回归

线性回归（梯度下降）回归方程采用线性方程。注意结尾有常数项。这使得想将运算过程看作两矩阵的某行某列简单相乘时，需要在X矩阵（特征值矩阵）中，增加一值为1的列。损失函数采用了算法类似求方差的函数。
伟大的盗图狗·2020-08-21 21:46

人工智能之用excel和python实现一元二元函数梯度下降

随机梯度下降和梯度下降的比较二、牛顿法三、牛顿法和梯度下降法的比较一元函数梯度下降二元函数梯度下降1.导入基本库、数据，并为变量赋值2.定义系数初始值以及学习率和迭代次数3.打印4.画图运行结果最小二乘法法求解多元线性回归方程的
三分奶茶七分糖丶·2020-08-21 17:21

Pthon实战一.梯度下降法求一元回归方程

1.获得数据集2.参数初始化3.梯度下降python代码如下importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#原始数据及x=np.mat([1,2,3,4,5,6])y=np.mat([2,4,6,8,10,12])a=0b=0canshu=np.mat([a,b])plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.show()x=np.ma
南七小僧·2020-08-21 17:36

研究生论文中常用的大数据回归分析具体方法

本文主要介绍以下内容：•R语言中线性模型lm函数公式及参数•一元线性回归实现与检验过程讲解lm()函数•R语言中广义线性模型glm()函数R语言中线性回归方程拟合函数l
毕业零距离·2020-08-21 10:09

最小二乘法求AR模型

数学定义模型:假定AR模型是p阶的，对于一组时间序列有观测值{x[1],x[2],.....x[N]}，计算t时刻x的预测值x[t]，其自回归方程：x[t]=a[1]*x[t-1]+a[2]*x[t-2
printfnothing·2020-08-20 08:11

线性回归 波士顿房价预测

线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。
Cocktail_py·2020-08-20 05:30

最小二乘 极大似然 为什么最小二乘法对误差的估计要用平方

最小二乘的作用用于得到回归方程的参数的一个最优估值。在统计学上，该估值可以很好的拟合训
weixin_33828101·2020-08-20 04:43

线性回归

线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
lvsijiaanan·2020-08-20 00:15

线性回归&梯度下降

维基百科线性回归（linearregression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
Medlen·2020-08-19 21:01

Matlab一元非线性回归分析

Matlab一元非线性回归分析的分析步骤与一元线性回归分析的步骤类似：大体分为以下几步：（1）绘制x,y的散点图，分析散点图的走势；（2）根据散点图的走势，确定回归方程的具体形式，特别是参数个数的设定和设定初始值
箫韵·2020-08-19 19:33

逻辑回归和最大熵模型

多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y=a+bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。
weixin_33895016·2020-08-19 00:29

机器学习-多元线性回归(Multiple Regression)算法

：机器学习》课程与简单线性回归区别简单线性回归：一个自变量(x)多元线性回归：多个自变量(x)多元回归模型y=β0＋β１x1+β2x2+…+βpxp+ε其中：β0，β１，β2…βp是参数ε是误差值多元回归方程
YEN_csdn·2020-08-18 14:17

用ggplot2进行直线回归并添加回归方程和方差分析表

library(ggplot2)#加载ggplot2包library(dplyr)#加载dplyr包library(ggpmisc)#加载ggpmisc包mpg%>%ggplot(aes(x=displ,y=hwy))+geom_point(aes(color=drv))+#以drv为分组设置点的颜色geom_smooth(method='lm',formula=y~x)+#绘制回归直线stat_
Whuer-deng·2020-08-18 12:20

spark mlib中的随机梯度下降算法

线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析关于线性回归，逻辑回归的一些讲解http://blog.csdn.net/viewcode/article
爱生活的程序猿·2020-08-18 09:13

【ML】求解线性回归方程(Linear Regression)

参考资料：openclassroom线性回归(LinearRegression)为了拟合10岁以下儿童年龄(x1)与身高(y)之间的关系，我们假设一个关于x的函数h(x)：h(x)=Θ0+Θ1*x1=Θ0*x0+Θ1*x1=ΘT*x(其中x0=1,x=[x0,x1])我们的目的是求出Θ，使得h(x)接近真实的y。因此我们需要在m个训练样本(x,y)上使得h(x)与y的平方误差最小。也就是最小化J(
weixin_33985507·2020-08-17 16:52
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