因变量

Pytorch气温预测实战

数据集数据有8个特征，一个标签值自变量因变量yearactual:当天的真实最高温度monthdayweek:星期几temp_1:昨天的最高温度temp_2:前天的最高温度值average:在历史中，每年这一天的平均最高温度
乘乘凉·2023-08-08 11:34

SPSS‖参数与非参数检验对比课程中的 配对样本T检验

特点：在配对样本T检验中，强调被试一定要同质（同一样本，不同变量环境），其目的就为了消除目的是额外变量的影响，更能反映自变量和因变量之间的关系。
211统计课堂·2023-08-08 00:44

普通最小二乘法的推导证明

OLS通过最小二乘法原则选择一组解释变量的线性函数的参数：最小化给定数据集中观察到的因变量（被预测变量的值）与预测变量之间残差的平方和。一元线性回归求解过程我们先以一元线性模型为例来说明。
跟着大数据和AI去旅行·2023-08-07 21:45

回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入多输出

支持向量机回归（SVR）用非线性映射将数据映射到高维数据特征空间中，使得在高维数据特征空间中自变量与因变量具有很好的线性回归特征，在该特征空间进行拟合后再返回到原始空间。
机器学习之心·2023-08-07 18:55

40.利用欧拉法求解微分方程组（matlab程序）

本文理论部分来自知乎作者云端之下的文章“常微分方程——数值解——欧拉方法”微分方程的求解方法有解析解法和数值解法，解析法是求出因变量关于时间�的具体函数式，表达；数值法是解出因
素馨堂·2023-08-07 15:54

NLP自然语言处理中的阅读理解

通过利用一致的自变量来预测一个离散型因变量的值。优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度可
小罐子的唠叨·2023-08-07 11:47

【统计学笔记】第十一章 一元线性回归

方差分析表和回归分析表的解读各种统计量检验的决策准则各种假设检验的假设的建立第十一章一元线性回归11.1变量间的关系的度量11.1.1变量间的关系函数关系：设有两个x和y，y随x一起变化，并完全依赖于x，y是x的函数，y=f(x)y=f(x)y=f(x)，x为自变量，y为因变量
KonoHT·2023-08-06 10:54

线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

各个特征跟某个值组合在一起去预测）西瓜好坏：0.2×色泽+0.5×根蒂+0.3×敲声（把回归问题转换为分类问题）线性关系模型一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间
MacsenChu·2023-08-06 05:05

数学建模—多元线性回归分析

回归分析的人数就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。
Wei&Yan·2023-08-05 20:44

动手学深度学习（二）线性神经网络

一、线性回归线性回归模型是一种常用的统计学习方法，用于分析自变量与因变量之间的关系。它通过建立一个关于自变量和因变量的线性方程，来对未知数据进行预测。
向岸看·2023-08-05 11:46

公式微分后，为什么是偏导的相加

这里确实是最后需要获得的结果，数学公式一定要和物理对应，输入放在一边，输出放在一边，否则都放在一边，就全成自变量了）变量对最终结果影响既然涉及了分析，那么我们就先说为什么要分析公式，分析公式是为了找到自变量对因变量产生的影响
三眼二郎·2023-08-03 23:54

如何才能做Cox呢？今天带来Cox回归分析步骤详解

这是一种半参数回归模型，以结局和生存时间为因变量，还可以同时分析多个因素对生存期的影响，碰到数据缺失的情况也不怕！照样可以分析。另外，该回归方法对于数据分布也没啥要求。这些优点使C
211统计课堂·2023-08-02 15:11

多变量线性回归（二）

线性回归模型适合用于以下情况：1.数据具有线性关系：线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，即当自变量发生变化时，因变量以线性方式相应变化。
水枂·2023-08-02 09:12

逻辑回归变量系数可为负数吗？应该如何解释？

在逻辑回归中，变量系数表示了自变量对因变量的影响程度，它的正负号表示了影响的方向。正系
python风控模型·2023-08-02 00:08

初阶C语言-函数（上）

数学中我们常见函数的概念，在数学中，函数通常是解决自变量与因变量之间关系的问题。那么，在C语言中，函数是做什么的呢？维基百科中对函数的定
一口⁵个团子·2023-08-01 15:46

6.3实数

例如,函数的自变量和因变量都在实数范围内讨论,平面几何、立体几何中的几何量(长度、面积、体积.等)都用实
永靖063朱燕燕·2023-08-01 13:22

倾向性匹配评分PSM(R实现)

使筛选出来的研究对象在某些重要临床特征(潜在的混杂因素)上具有可比性一般是通过某种统计学模型求得每个观测的多个协变量的综合倾向性得分，再按照倾向性得分是否接近进行匹配最常用的统计模型一般是以分组变量为因变量
北欧森林·2023-08-01 09:41

论文写作注意事项

Theory用已知理论来说明Method①一个因变量可以由几个自变量来说明，不能只是某一个自变量y＝f（x１、x２、x３）x１x２x３因子分析だけよく文化culture-機構（institution，administration
凤西·2023-08-01 08:55

思维的火花来自于阅读

今日上课讲到了生物对比实验中自变量与因变量之间的关系问题。最近我尝试用不同角度和方式来阐述对比实验中变量之间关系。刚好这些天看《社会学与生活》这本书，作为社会学的入门教
渡舟弱水·2023-08-01 04:08

Matlab 绘制三维平面、二维曲线 以及 遇到的问题

一、绘制三维平面（一个因变量两个自变量）借鉴这篇文章，说的很详细。
玛丽莲茼蒿·2023-07-31 20:59

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。
TechLead KrisChang·2023-07-31 14:29

算法工程师-机器学习面试题总结(2)

其基本思想是假设自变量（输入）和因变量（输出）之间存在线性关系，通过建立一个线性方程来拟合观测数据，从而进行预测和推断。线性回归的基本步骤如下：1.数据收集：收集包含自变量和因变量的观测数据。
datayx·2023-07-30 15:21

ConnSearch：如何对有限样本量进行功能连接分析？

摘要功能连接研究越来越多地转向机器学习方法，这些方法通常涉及拟合全连接组网络的分类器，然后进行事后解释分析，以确定最能预测因变量的神经相关因素。然而，这种传统的分析范式存在两个主要限制。
茗创科技·2023-07-30 01:49

一元线性回归方法预测鸢尾花

2.数据处理：提取出特征列"petal-length"和"petal-width"作为自变量（x）和因变量（y），并对它们进行归一化操作。3.载入模型：使用`LinearRegression(
碱化钾·2023-07-29 04:05

利用spss进行因子筛选相关性分析

因变量放在前面，其他的变量全部导入即可点击确定得到结果两个星**表示相关性显著，*一颗星次之，一般我们选择两个星的变量，进行后续的建模
梅如你·2023-07-28 04:37

数据思维

因变量Y是什么？其次，搞清楚目的后，你就能将注意力聚焦在相关的自变量X上，就不会陷入“放眼望去都是重点”的迷乱状态中。
时光待我如旅客·2023-07-28 00:31

深度学习学习笔记——回归与分类

参考回归分析步骤：根据自变量和因变量的关系建立回归模型（如y=wx+b),通过实测数据来求出模型参数，查看模型的拟合程度，最后可以用得到的回归模型进行预测。
phily123·2023-07-27 03:25

深度学习基础之回归问题与正则化——慕课学习笔记

线性模型：●狭义线性(linear)模型:通常指自变量与因变量之间按比例、成直线的关系，在数
你今天学习了嘛·2023-07-27 03:24

Python案例｜使用Scikit-learn进行房屋租金回归分析

回归分析是一种预测性的建模技术，研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析是建模和分析数据的重要工具。比如预测股票价格走势、预测居民收入、预测微博互动量等等。
TiAmo zhang·2023-07-26 13:15

如何应用线性思维

我们都学过线性模型，自变量X的变化，会导致因变量y的线性变化，方程式：y=mx+b，其中，m是斜率，b是截距，即当自变量x等于0时，因变量y的值。
时间之树520·2023-07-26 08:59

微分流形2：流形上的矢量场和张量场

我们要逐渐熟悉把函数作为一个自变量，而且的它的因变量可以是一个实数。而且这个切向量是线性的，还有个导子我也不太明白，但有点类似于对偶空间里的那种概念。总之，满足条件的就是方向偏导数这个算子。
yxriyin·2023-07-26 01:41

原理 + 代码 | 手把手教你基于不平衡数据的 Python 反欺诈模型实战(附源数据)

image.png本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。
Raiders_心理学·2023-07-25 21:32

每天五分钟机器学习:线性回归和非线性回归之间的区别？

线性回归模型假设因变量与自变量之间的关系是线性的。线性回归模型的形式为：y=β0+β1x1+β
幻风_huanfeng·2023-07-25 01:02

每天五分钟机器学习:多项式非线性回归模型

多项式非线性回归模型多项式非线性回归模型是一种基于多项式的回归模型，它假设自变量与因变量之间的关系可以通过多项
幻风_huanfeng·2023-07-24 23:21

R语言-数据分析及建模（第1节）分类与预测问题简介

R语言-数据分析及建模（第1节）分类与预测问题简介01-分类与预测问题简介◆分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值
211统计课堂·2023-07-24 20:13

18.matlab数据分析多项式的拟合（matlab程序）

如，我们需要从一组测定的数据（例如N个点（xi，yi）（i=0,1，…，m））去求得自变量x和因变量y的一个近似解表达式y=f（x），这就是由给定的N个点（xi，yi）（i=0,1，…，m）求数据拟合的问题
素馨堂·2023-07-24 16:25

从简单线性回归到TensorFlow深度学习

步骤1：线性回归线性回归是一种统计学中常用的回归分析方法，用于建立一个自变量和一个或多个因变量之间的关系模型。
python156·2023-07-24 16:45

基于Lasso回归筛选变量构建Cox模型并绘制Nomogram

Cox模型是一种半参数模型，该模型以生存结局和生存时间为因变量，分析多个因素对生存期的影响，常用RR来量化这种结果，绘制Nomogram列线图实现个体预测。
小易学统计·2023-07-24 08:31

统计学－方差分析

方差分析用于研究一个或多个分类型自变量与一个数值型因变量的关系。方差分析通过检验多个总体的均值是否相等来判断一个或多个分类型自变量对数值型因变量是否由显著影响。
Vicky_1ecd·2023-07-23 10:00

流体动力学中的雷诺平均（Reynolds averaging ）

假设Φ\PhiΦ为随时间变化的任一因变量（dependentvariable）。该变量可以通过如下方式，被分解
qq_18937049·2023-07-22 17:32

李沐《动手学深度学习》学习笔记（一）

一、线性神经网络回归是能为一个或多个自变量与因变量之间建模的一类方法。其主要包括线性回归与softmax回归。
m0_46457452·2023-07-22 10:25

SPSS问卷设计信效度-回归分析

本推文是SPSS问卷设计信效度课程的S12—回归分析概念及实操,本次文主要是围绕回归分析的概念，回归分析的实操两个部分进行讲解回归分析的概念-利用数据统计原理，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
211统计课堂·2023-07-21 17:41

SPSS问卷设计信效度-中介分析

本推文是问卷设计信效度课程S10-非中介分析概念实操，本文分别讲解中介分析的概念及具体实操中介分析的概念考虑自变量X对因变量Y的影响。如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量。
211统计课堂·2023-07-21 17:41

spss数据分析提高篇与论文写作--多元有序logistic回归分析

SPSS多元有序logistic回归分析的相关多元有序logistic回归分析的相关概念首先多元有序logistic回归是针对因变量水平数大于2并且为有序变量10的一个情况采用有序logistic回归模型进行分析然后以因变量为
211统计课堂·2023-07-21 17:41

5种常用的相关分析方法

这个值越大，说明回归方程越有意义，自变量对因变量的解释度越高。最后一
我的丁一之旅·2023-07-20 21:03

机器学习--回归(三)

一、什么是回归  回归分析是在一系列的已知或能通过获取的自变量与因变量之间的相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，把回归方程作为算法模型，通过其来实现对新自变量得出因变量的关系。
无剑_君·2023-07-20 21:11

ggplot2包可视化——折线图

电子工业出版社，2019Winstonchang.R数据可视化手册—北京：人民邮电出版社，2014一.简单折线图折线图通常用来对两个连续变量之间的相互依存关系进行可视化，其中，x轴对应于自变量，y轴对应于因变量
zarzzzz1·2023-07-19 14:34

logistic模型

也就是说，逻辑回归通常用来处理因变量是定性变量的问题。比如是否患病、是否结婚、是否购买等事件。
似忆·2023-07-19 04:43

预测类问题建模解析

灰色预测模型：数据量较少，进行中短期预测时间序列预测模型：预测变量随时间变化，进行中长期预测回归分析预测模型：自变量和因变量之间有逻辑相关性马尔科夫预测模型：系统未来时刻的情况只和现在有关，和过去无关决策树及集成学习
来杯茶_要绿的·2023-07-18 22:33

特征工程和多项式回归

特征工程简单讲就是发现对因变量y有明显影响作用的特征，通常称自变量x为特征，特征工程的目的是发现重要特征。如何能够分解和聚合原始数据，以更好的表达问题的本质？这是做特征工程的目的。
氢气氧气氮气·2023-07-18 18:07
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