因变量

线性回归算法

3.0背景（损失函数）3.1正规⽅程3.2梯度下降3.3两个方法对比4.岭回归5.模型的保存和加载1.概念线性回归(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
herry57·2023-01-02 14:57

python根据品种散点图鸢尾花_SPSS分析技术：典型判别分析；由鸢(yuan)尾花分类发展而来的分析方法...

前面介绍的因子分析和聚类分析都是围绕变量进行的分析，这里的变量不分因变量和自变量。
weixin_39637397·2023-01-02 12:42

清风数学建模学习笔记——逻辑回归的二分类模型

文章目录二分类模型一、逻辑回归logisticregression介绍二、模型推导三、应用Spss求解逻辑回归一、逻辑回归logisticregression介绍  对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理
Xiu Yan·2023-01-01 14:18

地理探测器学习

一、为什么选择了地理探测器（1）因变量Y和自变量x的两个空间分布的一致性也仅映了这两个变量的关联性，这种关联既包括线性部分，也包括非线性部分,可以用地理探测器度量这种关联性。
mmidge·2023-01-01 11:17

地理探测器——空间统计分析

基于的假设：如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量和因变量得空间分布应该具有相似性2.解决的问题空间分层异质性：指层内方差小于层间方差的地理现象，例如地理分区、气候带、土地利用图、地貌图、生
小凡爱学习·2023-01-01 11:47

多元线性回归分析spss结果解读_多重线性回归分析SPSS操作与解读

严格来讲，这种一个因变量多个自变量的线性回归叫多变量线性回归或者多因素线性回归更合适一些。多元或者多变量往往指的是多个因变量。
weixin_39611340·2023-01-01 08:19

python--Matplotlib数据可视化基础

数据可视化基础绘图基础语法与常用参数pyplot基础语法创建画布与创建子图常见函数添加画布内容常用函数保存与显示图形常用函数设置pyplot动态rc参数分析特征间关系散点图--用于分析特征间的相关关系折线图--用与分析自变量特征和因变量特征的趋势关系画图任务分析实现分析特征内部数据分布与分散状况直方图
爱学习的Amelia·2022-12-31 22:08

Python统计学08——一元线性回归

前面的方差分析实分类型自变量和数值型因变量之前的影响，而回归分析是数值型因变量和数值型自变量的关系。高中数学其实也都学过，目的就是找一条线，使得平面上所有点到这条线的距离最短。
阡之尘埃·2022-12-31 22:38

python bp回归分析_回归分析之Python实现

回归分析按照涉及的变量的多少，分为二元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；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
IT巫师·2022-12-31 22:37

R数据分析——回归分析

回归分析是指一个或多个自变量（Xi）来预测因变量（Yi）的方法。
kidpea_lau·2022-12-31 22:34

《人工智能基础》——线性回归简介

回归问题主要关注确定一个唯一的因变量(dependentvariable)(需要预测的值)和一个或多个数值型的自变量(independentvariables)(预测变量)之间的关系。
EnzoReventon·2022-12-31 17:46

人工智能 多元线性回归（一）

事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
ZSup{A}·2022-12-31 17:14

rbf神经网络是什么意思,RBF神经网络能干什么

原则上RSquare值越高（越接近1），拟合性越好，自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05，达到显著水平才有意义。
普通网友·2022-12-31 17:13

人工智能导论实验——线性回归

1.实验目的熟悉利用线性回归对样本点数据进行拟合的方法2.实验任务基于随机生成的数据，进行线性回归实验，实现对数据的拟合结果：损失函数：线性回归原理：有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量
Recursi·2022-12-31 17:40

Logistic、Cox回归之图形化呈现（R语言中绘制Nomogram）

简单的说这是一种将Logistic回归或Cox回归图形化呈现的方法，可以让读者从图中很简便地根据预测变量的值得到因变量的大致概率数值。
anshiquanshu·2022-12-31 16:27

简单回归模型：普通最小二乘法OLS（一）

X自变量解释变量Y因变量被解释变量设变量u表示关系式中的干扰项，表示除X之外其他影响Y的因素。
weixin_54653147·2022-12-31 08:04

R语言 最小二乘法OLS的运用

最小二乘法OLS的主要运算符条件：减小因变量的真实值与预测值的差值来获取模型参数，即残差平方和最小。为了能够恰当地解释OLS模型的系数，数据必须满足以下统计假设：（1）正态性。
翩翩飞仙·2022-12-31 08:33

MATLAB绘图函数fplot详解

MATLAB绘图函数fplot详解一、fplot基本语法fplot不同于plot，主要用来根据函数表达式和自变量所属区间来直接绘制函数曲线，不需要给出像plot需要给出的自变量和因变量的数组，因此当函数表达式已知的情况
撼山拔月·2022-12-31 02:53

MATLAB绘图命令fimplicit绘制隐函数图形入门详解

一、fimplicit基本语法数学上的一元函数可以分为显函数和隐函数两大类，显函数的优点是能够明显的看出来因变量和自变量之间的关系，也就是对应法则，但是隐函数往往无法看出对应法则，而且很多时候都不能轻松的转化为显函数
撼山拔月·2022-12-31 02:53

哈希（Hash）查找算法详解之C语言版

一、哈希查找算法原理哈希查找是一种快速查找算法，该算法不需要对关键字进行比较，而是以关键字为自变量，以该关键字在存储空间中的地址为因变量，建立某种函数关系，称为哈希函数，这样在查找某一关键字的时候，就可以通过哈希函数直接得到其地址
撼山拔月·2022-12-31 01:05

python 一组数据 正态分布散点图_利用Python进行数据分析之多元线性回归案例

线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。
weixin_39663378·2022-12-30 16:23

多元线性回归分析spss结果解读_SPSS案例实践笔记：多重线性回归分析

当只考察一个自变量对因变量的影响时，我们称之为简单一元线性回归，如果要多考察一些自变量，此时许多人习惯性将之称为多元线性回归，统计学上建议称之为多重线性回归，避免和多元统计方法冲突。
weixin_39712821·2022-12-30 16:23

python做多元回归分析_利用Python进行数据分析之多元线性回归案例

线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。
weixin_39752828·2022-12-30 16:23

多元线性回归分析spss结果解读_SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析

多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素(自变量)更多些而已，例如：一元线性回归方程为：毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的x1,x2,
奥莉发·2022-12-30 16:52

零膨胀泊松回归案例分析

零膨胀泊松回归分析计数研究模型中，常用泊松回归模型，但泊松回归模型理论上是要求平均值与标准差相等，如果不满足，则可使用负二项回归模型在实际研究中，会出现一种情况即因变量为计数变量，并且该变量包括非常多的数字
spssau·2022-12-30 16:49

零膨胀负二项回归案例分析

在实际研究中，会出现一种情况即因变量为计数变量，并且该变量包括非常多的数字0，当出现此种情况下，此时可考虑使用零膨胀负二项回归模型。
spssau·2022-12-30 16:18

偏最小二乘算法（PLS）回归建模 （Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量
wlz249·2022-12-30 09:54

数据筛选特征方法-卡方检验法

卡方检验作为非参数的方法，主要是检验自变量对因变量的线性相关程度，常用于特征变量的筛选。一般sklearn包中的函数SelectKBest和SelectPercentile即可实现。
gao_vip·2022-12-30 08:01

数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据

在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。
·2022-12-30 00:38

数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据

在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。
·2022-12-30 00:07

机器学习1——线性回归

线性回归线具有Y=a+bX形式的方程，其中X是解释变量，Y是因变量。直线的斜率为b，a是截距。核
沐锹·2022-12-29 21:41

机器学习：回归分析——逻辑回归的简单实现

梯度下降法求解最小值更新回归参数向量化正则化补充知识点，梯度上升与梯度下降梯度上升梯度下降逻辑回归的简单实现数据形式原理过程的实现直接调包的实现逻辑回归的原理基本概念逻辑回归也被称为广义线性回归模型，与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别在于因变量不同
muyi沐一·2022-12-29 21:11

对线性回归的学习与总结

回归分析是指一种预测性的建模技术，主要是研究自变量和因变量的关系。通常使用线/曲线来拟合数据点，然后研究如何使曲线到数据点的距离差异最小。线性回归：假设目标值（因变量）与特征值（自变量）之间线性相关。
摆脱计算机小白的第一年·2022-12-29 19:48

一元线性回归总结

一元线性回归定义一元线性回归是只有一个自变量(自变量x和因变量y)线性相关的方法。
isyangwei·2022-12-29 19:05

Python 数据分析教程之如何验证线性回归的假设，线性回归的假设是什么？以及如何用python验证它们？

线性回归是一种使用直线估计自变量和因变量之间关系的模型。然而，为了使用线性回归模型，我们必须验证一些假设。线性回归的5个主要假设是，因变量和自变量之间的线性关系。没有/非常少的多重共线性。
知识大胖·2022-12-29 18:59

机器算法有哪几种 python_机器学习10种经典算法的Python实现

广义来说，有三种机器学习算法1、监督式学习工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。
weixin_39789690·2022-12-29 13:53

机器学习算法（一）：逻辑回归（Logistic Regression）

（本质区别）逻辑回归中，因变量的取值是一个二元分布，模型学习得到的是,即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于这个期望来处理预测和分类问题。
Ai扫地僧（yao）·2022-12-28 22:05

Python变量&字符串

包括自变量和因变量（自变量既变量的原因；因变量既变量的结果；eg：y=x+2，x是自变量，y是因变量，因为x的改变导致y发生了改变。）2、常量：又叫恒量，是在方程式或等式中不可以变化的量。
ren_luxia·2022-12-28 16:36

矩阵求导笔记

总而言之，所谓的向量矩阵求导本质上就是多元函数求导，仅仅是把把函数的自变量，因变量以及标量求导的结果排列成了向量矩阵的形式，方便表达与计算，更加简洁而已。为了便于描述，
奋斗的西瓜瓜·2022-12-28 15:55

线性回归诊断--R

+Θmxm+ε（自变量与因变量之间是线性关系）基
_,_·2022-12-28 15:34

python 线性回归异常值_从零开始学Python【22】--线性回归诊断（第一部分）

由于线性回归模型的偏回归系数通过最小二乘法(OLS)实现的，关于最小二乘法的使用是有一些假设前提的，具体是：自变量与因变量之
weixin_39975122·2022-12-28 15:34

线性回归建模思路与模型诊断(附代码)

分享笔者做线性回归的整体思路：确定因变量是否服从高斯分布；利用显著性检验寻找影响因变量的自变量；对自变量做必要的数据处理；模型建立与迭代评估线性回归模型效果一般用可决系数R2回归模型需要进行显著性检验(
整得咔咔响·2022-12-28 15:33

线性回归建模及模型诊断

目录一、建模背景及目的及数据源说明二、描述性分析2.1连续自变量与连续因变量的相关性分析2.2二分类变量与连续变量的相关性分析2.3多分类变量与连续变量的相关性分析三、模型建立与诊断3.1一元线形回归及模型解读
sikadeerlu·2022-12-28 15:32

AI入门之机器学习（3）多元线性回归

多元线性回归：因变量和自变量之间是线性关系。如图：一元线性模型表示：二维空间的一条直线。二元线性模型（有2个自变量x1和x2）表示：三维空间的一个平面。
想成为code的大佬·2022-12-28 12:12

线性回归和逻辑回归（比较清楚）

1.线性回归在统计学中，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。
Luara_lyy·2022-12-28 09:36

ccc-机器学习算法基础-5

构造步骤为：假设因变量与自变量之间线性相关构建损失函数通过令损失函数最小来确定参数通用公式：h(w)=w0+w1x1+w2x2+…=wTxℎ(w)=w_0+w_1x_1+w_2x_2+…=w^Txh(w
扔出去的回旋镖·2022-12-28 09:01

Matlab论文插图绘制模板—柱状图(叠加)

模板中最关键的部分内容：1.数据准备此部分主要是读取数据，定义自变量和因变量。%读取数据loadBostonTemp.mat%自变量x=1:12;%因变量yearIdx=1
阿昆的科研日常·2022-12-28 06:30

python建模预测_技术分享 - python数据分析（6）——挖掘建模（1）分类与预测

分类与预测问题是预测问题的两种主要的类型，分类主要是预测分类标号（基于离散属性的），而预测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。
weixin_39830200·2022-12-28 01:43

条件推断树

显著性检验是置换检验算法（1）对输出变量与每个预测变量间的关系计算p值（2）选择p值最小的变量（3）在因变量与被选中的变量间尝试所有可能的二元分割（通过排列检验），并选取最显著的分割（4）将数据集分成两群
weixin_34130389·2022-12-27 20:31

R语言处理非线性回归模型C-D方程,使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合...

使用示例数据集#我们将使Y成为因变量，X成为预测变量#因变量通常在Y轴上plot(x,y,pch=19)看起来我们可以拟合一条曲线。#拟合一次多项式方程。fit#二次fit2#三次......
Therockcui·2022-12-27 14:33
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