回归方程

人工智能入门

什么是人工智能2人工智能的分类3人工智能研究分支4机器学习4.1机器学习的核心任务4.2学好机器学习的第一原则和要义4.3机器学习分类5学习人工智能步骤6一元线性回归6.1回归概念6.2线性回归适用场景6.3线性回归方程
十三先生po·2021-11-09 10:02

【AI数学】用梯度下降算法优化线性回归方程（含代码）

众所周知，线性回归（LinearRegression）是最常见的机器学习算法之一，简单但超级实用。线性回归旨在用线性方程来拟合数据分布，在数据量小计算速度要求高的地方是神经网络的最佳替代品。LR的一般表现形式为：y=w⃗Tx⃗+by=\vec{w}^T\vec{x}+by=wTx+b通常，LR优化方式可以通过构建均方误差损失函数，得到一个凸函数，计算导数为0的位置来确定w⃗\vec{w}w和bbb
木盏·2021-11-08 16:16

机器学习之路12

线性回归是利用回归方程对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模的一种分析方式。只有一个自变量的情况成为单变量回归，多于一个自变量的情况叫多元回归。通用公式：那该怎么理解呢？
天天学习学习·2021-11-02 16:12

线性回归简介

线性回归简介学习目标了解线性回归的应用场景知道线性回归的定义1线性回归应用场景房价预测销售额预测贷款额度预测线性关系举例：2什么是线性回归2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程
天浊海·2021-10-09 18:37

ggplot2绘制散点图（拟合曲线，添加R方和回归方程）

在进行回归分析之前，通常要画散点图看两组的相关趋势，并添加拟合曲线，本文就描述一下，如何使用ggplot2来绘制散点图，并添加拟合曲线及其95%CI，最后加上R方值和回归方程。
钿璎纍纍佩珊珊·2021-09-18 00:01

生信学习——基于R的可视化习题30个（附详细答案解读）

RNAseq_expr的每一列取log2后重新绘制boxplot图，density图和条形图5.对Q4的3个图里面添加trt和untrt组颜色区分开来6.对RNAseq_expr的前两列画散点图并且计算线性回归方程
Dzfly..·2021-09-08 17:54

拓端tecdat|在R语言中实现sem进行结构方程建模和路径图可视化

p=23312引言结构方程模型是一个线性模型框架，它对潜变量同时进行回归方程建模。诸如线性回归、多元回归、路径分析、确认性因子分析和结构回归等模型都可以被认为是SEM的特例。
·2021-08-09 19:45

Sickit-learn 回归模型性能评估函数

sklearn.metrics.explained_variance_score()若为预测值，为实际值，则该回归方程的解释方差（explainedvariance）:回归方程的解释方差越大则说明预测的结果越好
殉道者之花火·2021-06-24 00:18

线性回归方程式

rref例如求解A=[121;261;114];b=[2;7;3];R=rref([Ab])解得R=100-301020011
HAPPYers·2021-06-22 02:13

致三少

高三落下的毛病，那时候怕午后的困意每天都会喝一包速溶咖啡，强迫自己爱上线性回归方程。直到现在我还有这个毛病，喝任何咖啡，我都可以让自己亢奋起来。当这种慌慌乱乱的兴奋劲来的时候，我真有了点高中的感觉。
六加一航·2021-06-22 01:49

逻辑斯特回归

logistic回归的建模步骤根据挖掘目的的设置特征并筛选特征y;x1,x2,x3......xp根据分析目的设置指标变量收集数据列出回归方程ln(p/1-p)=b0+b1x1+......
一月芷·2021-06-10 15:33

机器学习之逻辑回归算法详解（Sigmoid函数、逻辑回归的损失函数、梯度下降 、逻辑回归的正则化、逻辑回归API中的超参数介绍）

线性回归的原理其实就是用一个线性回归方程来描述一个线性回归的问题。而线性回归的方程可以写作一个几乎大家都熟悉的方程：在这个方程中，w0被称作截距，
Demo_xxx·2021-06-07 18:41

2021年中青杯A题 汽车组装车间流水线物料配送问题 思路+代码+资料

A.data%以下代码仅供参考 为多元线性回归方程及数据预处理的程序案例a=load('data.txt');x1=a(:,[
实用资源搬运工·2021-05-21 01:25

人工智能-算法模型-线性回归

回归分析研究的主要问题是：确定Y与X1、X2、…XP间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；对求得的回归方程的可信度进行检验，判断自变量对Y有无影响；利用所求得的回归方
纯洁的小魔鬼·2021-05-14 01:16

如何MATLAB实现用ARIMA模型输出参数实施预测

正文自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）和自回归差分移动平均（ARIMA）模型是时间序列模型，它们主要是使用历史时间步的观测值作为回归方程的输入，以预测下一时间步的值。
Zhanwei Liu·2021-05-05 17:58

多重共线性问题相关

如果把这两个变量带入回归方程，由于一个变量完全可以用另外一个变量乘以一个常数来表示，带入两个变量，就需要给他们分配系数
fun游乐场·2021-04-29 02:17

R语言 检验多重共线性的操作

fm<-lm()step(fm)补充：多重共线性的产生原因、判别、检验、解决方法最近做回归分析，出现了相关系数与回归方程系数符号相反的
·2021-04-17 15:11

机器学习-线性回归模型

线性回归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。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。
筱白熊·2021-04-15 23:55

统计学方法：回归分析实战

本片内容是对上一篇内容的深入，在确立相关性的基础之上进行回归分析，确定出文教娱乐与衣着之间的回归方程。
theFullHorizon·2021-04-13 11:46

用Python做逐步回归

以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程
Hundred°C·2021-04-04 19:18

”父母子女身高“数据集（高尔顿数据集）进行线性回归分析实验

”父母子女身高“数据集（高尔顿数据集）进行线性回归分析实验一、配置Excel二、对数据做线性回归分析三、父亲母亲分别与儿子做回归方程分析1、父亲与儿女数据分析2、母亲与儿女身高数据分析一、配置Excel
小熊打饼干·2021-03-19 20:27

【机器学习】实战系列二——梯度下降求解线性回归方程

系列文章目录学习笔记：【机器学习】第一章——机器学习分类和性能度量【机器学习】第二章——EM（期望最大化）算法【机器学习】第六章——概率无向图模型实战系列：【机器学习】实战系列一——波士顿房价预测（一文学会）【机器学习】实战系列二——梯度下降（一文学会）【机器学习】实战系列三——支持向量机（一文学会）【机器学习】实战系列四——聚类实验（一文学会）【机器学习】实战系列五——天文数据挖掘实验（天池比赛
TommyGong08·2021-03-18 22:46

R语言实现线性回归的示例

在统计学中，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。
·2021-03-11 22:27

Excel实现数据的线性回归

文章目录一、下载安装Excel二、使用Excel做线性回归三、验证回归方程的精度四、参考资料一、下载安装Excel一般购买的电脑都已经安装好了MicrosoftOffice，就不需要进行下载安装这一过程
HarrietLH·2021-03-04 19:59

深度学习笔记(六):如何运用梯度下降法来解决线性回归问题

在拟合线性回归方程时，我们把损失函数视为以参数向量为输入的函数，找到其梯度下降的方向并进行迭代，就能找到最优的参数值。
ZZY_dl·2021-01-30 22:13

统计科学之讲讲异方差的检验

假设现在我们做了如下的回归方程：如果要用怀特检验检验上述方程有没有异方差，主要分以下几个步骤：1.step1：对方程进行普通的ols估计，可以得到方程的残差ui。2.step2：以第一步估计估计出
·2021-01-27 23:54

统计科学之时间序列预测(中)

1.AR(p)模型先讲第一个AR模型，AR的全称是AutoRegression，表示自回归，大家应该都知道普通的回归方程，都是用x去回归y，这里的x和y一般不是同一个东西。
·2021-01-27 23:51

统计科学之多元回归分析

多元回归的形式如下：02.参数估计多元回归方程中各个参数也是需要估计的，关于为什么要估计，其实我们在一元线性回归里面也讲过。
·2021-01-27 12:45

统计科学之多元回归分析

多元回归的形式如下：02.参数估计多元回归方程中各个参数也是需要估计的，关于为什么要估计，其实我们在一元线性回归里面也讲过。
·2021-01-27 11:31

R语言大作业（二）：上海市人口普查数据分析

R语言：上海市人口普查数据分析一、实验要求二、实验准备三、数据描述性统计四、数据分析五、回归模型与回归方程六、实验总结、扩展及专业术语讲解分析（1）实验数据（csv）下载（2）实验完整代码展示（3）代码分析讲解
Pola_·2021-01-26 17:43

一元线性回归算法和sigmoid函数

**机器学习基础**一元线性回归算法1.介绍一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量y的相关关系，建立x与y的线性回归方程进行预测的方法。
Somewherej·2021-01-23 22:21

python做线性回归统计推断提取参数_线性回归及其Python实现（最大似然法）

Python机器学习本节内容总结于博主在牛客网机器学习特训营的笔记参考资料：《机器学习实战》目录1.什么是线性回归(LinearRegression)维基百科：线性回归在统计学中，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
weixin_39593460·2021-01-13 13:17

[R语言]稳健回归

残差：预测值（基于回归方程）与实际观察值之间的差。离群值：在线性回归中，离群值是具有大量残差的观察值。换句话说，鉴于其对预测变量的价值，这是一个因变量不寻常的观察结果。
Shelley9102·2020-12-30 17:15

第8章 线性统计推断

（2）回归系数的最小二乘估计：（3）非线性回归方程的线性化具体笔记内容如下：
VR&AI·2020-12-27 10:27

spss多元线性回归散点图_利用SPSS进行线性回归分析

1.数学模型2.估计参数(最小二乘法)3.方程的显著性检验求得回归方程后，还不能马上就用它去做分析和预测，还需要应用统计方法对回归方程进行显著性的检验，常用的一般是F检验，其假设及检验统计量见SPSS与方差分析
艺术考研学姐·2020-12-24 14:59

R语言实验报告

R语言实验报告实验要求获取数据完成箱线图数据分析和回归方程数据分析回归方程设置坐标轴、添加图例实验要求完成2012-2018年度新乡市、郑州市研究生、本科生、高中毕业生信息的统计；分别完成新乡市、郑州市
锦鲤儿·2020-12-01 22:55

matlab最小二乘法求参数_回归系列（二）| 最小二乘法真有那么复杂吗

比如前文中所举的教育程度和收入的例子，通过抽取1000名研究对象，我们计算出来一个回归方程(样本)：由上式可以知道：，即X的回归系数，所以它已经是确定等于200了，不可能再来检验
weixin_39981185·2020-11-22 22:34

Keras深度学习笔记 线性回归

定义与公式线性回归(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。
imxlw00·2020-11-21 18:41

python输入年月日输出年月日_Python-机器学习

一、简单线性回归1、相关系数，衡量数据间的相关性通过调用pandas函数corr实现2、回归方程y=a+bx：x自变量、y因变量、a截距、b回归系数求出a与b，就可以预测y与x，求出最佳拟合线。
weixin_39554775·2020-11-20 23:33

人工智能--机器学习线性回归数学原理及实现

系列文章目录人工智能—机器学习是什么人工智能—机器学习简单的线性回归问题文章目录系列文章目录前言一、线性回归的第一步1、数据读取和相关性分析二、线性回归理论分析1.统计学概念2.回归方程构建3.最小二乘法
Foxerity·2020-11-16 21:00

监督学习：回归

目标：对房屋成交信息建立回归方程，并依据回归方程对房屋价格进行预测线性回归背景：与房价密切相关的除了单位的房价
Hughie@·2020-11-15 11:33

Lane-Detection 近期车道线检测论文阅读总结

而神经网络更适合提取图像层面的特征，直接回归方程参数不是不可能，但限制太多。由此，网络推理输出和最终结果之间存在一个Gap，需要相对复杂的后处理去解决。（2）网络推理做到哪
LyleChen·2020-10-09 19:00

一元线性回归方程的建立

转自云海唯C的专栏地址：http://blog.csdn.net/yunhaic/article/details/4317613#comments一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型，它所研究的对象是两个变量之间的线性相关关系。通过对这个模型的讨论，我们不仅可以掌握有关一元线性回归的知识，而且可以从中了解回归分析方法的基本思想、方法和应用。一、问题的提出例2-1-1为了研究氮含量对铁
zt_706·2020-09-17 06:15

多元线性回归

被解释变量的期望值与解释变量的线性方程为：(1.2)称为多元总体线性回归方程，简称总体回归方程。对于组观测值，其方程组形式为：(1.3)即其矩阵形式为=+即(
weixin_30432007·2020-09-17 06:22

matlab——regress多元线性回归

列自变量返回值b为n+1个参数：；bint为n+1行各参数的区间估计；r为k行实际值-估计值的残差，rint为在该实际值处的置信区间，stats为检验回归分析的统计量：相关系数越接近1，F越大，p越接近于0，则回归方程越显著
timelikeswind·2020-09-17 06:51

§4 逐步回归分析

１、逐步回归分析的主要思路在实际问题中,人们总是希望从对因变量有影响的诸多变量中选择一些变量作为自变量,应用多元回归分析的方法建立“最优”回归方程以便对因变量进行预报或控制。
linglingbaby·2020-09-17 05:07

线性回归之决定系数（coefficient of determination）

residual,SSE就是所有观察点的residual的和2.TotalSumOfSquares3.SumOfSquaresDueToRegression通过以上我们能得到以下关于他们三者的关系决定系数:判断回归方程的拟合程度
angmaoao5939·2020-09-17 05:41

C语言版的线性回归分析函数

先看看一元线性回归函数代码：//求线性回归方程：Y=a+bx//dada[rows*2]数组：X
iteye_17734·2020-09-17 05:10

java实现简单线性回归—判定系数

判定系数coefficientofdetermination为估计的回归方程提供拟合优度的度量。
yvanmiaoyi·2020-09-17 05:40

吴恩达深度学习和神经网络第一周笔记

比方说最常见的一个例子，通过房间的大小来预测房价，一个线性回归方程。从x（房间大小）到y（价格）的映射可以用一个函数来表示，那么这个函数就可以看做是一个神经元。是不是很容易理解？
阿肉~·2020-09-17 04:10
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他