因变量第21页

卡方检验

在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和因变量有显著关系。我常听到运营和分析师这样的对话，分析师：“这个变量我做了卡方检验了，不显著，所以我没有放进模型。”

风筝__·2022-12-21 06:02

高斯朴素贝叶斯分类的原理解释和手写代码实现

所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。什么是高斯分布？高

数据派THU·2022-12-21 04:36

机器学习100天（七）：007 简单线性回归理论

在图中，我们可以发现如果把人口当成自变量X，把房价当成因变量y的话，y与X是呈现一种近似线性关系的。那么，我们就能找到一条最接近真实

红色石头Will·2022-12-20 23:39

TensorFlow学习一 --- 线性回归

TensorFlow学习一—线性回归一、了解回归问题1.1什么是回归模型回归模型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。

摸鱼的^_^·2022-12-20 16:54

机器学习——数据的共线性问题（岭回归、LASSO回归、逐步回归、主成分回归）

一、如何检验共线性容忍度（Trlerance）：容忍度是每个自变量作为因变量对其他自变量进行回归建模时得到的残差比例，大小用1减得到的决定系数来表示。

xia ge tou lia·2022-12-20 09:54

R语言学习：如何快速实现回归模型指标筛选?-全子集回归

01前言数据分析中，回归模型搭建是必不可少的一环，但在模型构建的过程中往往会出现一个问题：当自变量（即Y=aX+b中的X，可以看做测量指标）个数增多之后，如何筛选自变量的个数，实现最大化去预测因变量的变化规律

Mrrunsen·2022-12-20 09:54

多项logistic回归系数解释_【SPSS】Logistic回归——消费者点击广告的行为预测

数据信息如下表所示：回归过程SPSS操作过程：选择“分析”——“回归”——“二元Logistic回归”，将ClickedonAd放入因变量，将

陈总经理·2022-12-20 09:22

实践 | 基于全连接神经网络实现房价预测

使用PaddlePaddle建立房价预测模型线性回归中：假设函数：用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系，它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。

大数据界Olu·2022-12-20 01:20

线性回归——简单介绍与使用

定义：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）之前关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为：单变量回归；多余一个自变量的情况称为：多元回归。

Sophia&Anna·2022-12-19 13:08

Python 在使用variance_inflation_factor 做VIF多重共线性检验时，是否要加入常数项？

惯例先做了一下多重共线性的检验参考网上的各种教程，大部分都是直接把自变量丢进去就可以出来结果我的代码：但这个结果和我拿spss跑回归得出来的VIF值完全不一样python，只有自变量的VIF结果（左）；spss，因变量

山海漫漫·2022-12-19 12:51

多项式回归

研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（PolynomialRegression

weixin_43485643·2022-12-19 10:05

机器学习100天（九）：009 多项式回归理论

我们可以发现如果把人口当成自变量X，把房价当成因变量y，可以明显看到

红色石头Will·2022-12-19 10:53

logistic回归的标准化回归系数计算方式

它反映了在其他因素不变的情况下，该自变量每变化一个单位对因变量的作用大小。通过未标准化回归系数和常数项构建的方程，便可

条件漫步·2022-12-19 08:50

机器学习100天-1-数据预处理

目录1导库NumPy:数学计算函数Pandas:导入和管理数据集2导入数据集.csv:文本形式保存表格数据,一行一条数据pd.read_csv:读取本地csv作为一个数据帧数据帧制作自变量因变量的矩阵和向量

oifengo·2022-12-18 18:39

python 支持向量机准确率绘图_教你如何用python解决非平衡数据建模（附代码与数据）...

SMOTE算法的介绍在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺

屠龙少女玖·2022-12-18 18:38

100天机器学习1---数据预处理

然后，从数据帧中制作自变量和因变量的矩阵和向量。dataset=pd.r

leemusk·2022-12-18 17:37

Newton插值方法的matlab实现

第一个函数functiona=chashang(xx,yy)%此函数用于求Newton插值法的差商表，返回值是差商表所组成的矩阵%xx为插值点的自变量组成的行向量%yy为插值点的因变量组成的行向量[m,

时光不老，我们不散。·2022-12-18 17:04

牛顿插值的简单matlab代码

备注:1.由于是敲实验报告自用，所以不能保证代码的通用性，具体问题还要具体分析2.这里只有函数文件，脚本文件还请读者自行建立functiony=n1(x,y,n,x1)#参数说明，x为自变量矩阵，y为因变量矩阵

暴杀汉堡·2022-12-18 17:02

升维与降维介绍以及代码实现

研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（PolynomialRegression）。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-18 10:45

机器学习-数学基础-函数

函数的定义1、表示量和量之间的关系如：A=R^22、y=f(x)，其中x是自变量，y是因变量3、函数在X0处取得的函数值，y0=y|x=x0=f(x0)4、y=g(X)、f(x)函数的分类1、分段函数2

wwwanghhua·2022-12-18 10:11

R语言机器学习系列-支持向量机二分类代码

traindata中的因变量需要提前处理成factor类型，这样svm会自动构建分类模型。为了预测分类概率，需要在svm中将probability参数值设置为TRUE。

Mrrunsen·2022-12-17 23:53

python预测模型

回归预测：根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且能很好的预

aryena的花花世界·2022-12-17 21:09

小白机器学习进阶之路（三）——逻辑回归和正则化

**分类问题：逻辑回归**简单讲逻辑回归是一种分类问题因变量的值可以是0或1（复杂的问题可能还有2，3，4等）目的是用逻辑回归来得到分类区间，对已有数据进行分类同时对新数据进行预测。

__init__ jp·2022-12-17 15:41

【深度学习】学习率lr(Learning Rate)

学习率lr学习率一般指在计算代价函数（损失函数LossFunction）时，控制函数自变量的变化大小（通常自变量为训练周期epoch），以使得因变量（损失值）渐趋最小或局部最小。

自由之翼explore·2022-12-17 14:56

多元线性回归推导

如果因变量YYY与自变量X1,X2,⋯ ,XpX_1,X_2,\cdots,X_pX1,X2,⋯,Xp之间满足如下关系：Y=β0+β1X1+⋯+βpXp+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\cdots

Kevin Davis·2022-12-17 12:03

学习机器学习100天系列_Day02_简单线性回归

学习机器学习100天系列_Day02简单线性回归：目的：使用单一特征来预测响应值；怎么找最佳拟合线：步骤：简单线性回归：目的：使用单一特征来预测响应值；这是一种基于自变量值(x)来预测因变量(y)的方法

xiao张的da世界·2022-12-17 11:48

数据挖掘一：数据挖掘与数据理解

描述和可视化关联规则分析主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线性及

你真的不能替我学吗·2022-12-17 11:41

多元线性回归算法

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。二、EXC

狴鲲·2022-12-17 09:06

关于File.separator的记录

对于Windows，它是“\”，对于Unix，它是“/”spacerChar：与分隔符相同，但为charpathSeparator：路径分隔符的平台因变量。

Simple.3·2022-12-16 21:51

方差分析 / 主成分分析 / 因子分析 / 聚类分析

一.方差分析水平：因素的不同状态，分组是按照因素的不同水平划分的因变量：在分组试验中，对试验对象所观测记录的变量，它是受各因素影响的变量常见的方差分析类型：单因素方差分析，多因素方差分析单因素方差分析：

奔跑的蜗牛君666·2022-12-16 17:32

用matlab的surf画三维曲面图

任务需求：最近做实验中遇到一个参数讨论问题，有两个自变量，一个因变量，两个自变量可能相互影响，需要通过实验进行参数讨论来找到使因变量为最大值时两个自变量的值。

刘梦凯·2022-12-16 15:00

微分与导数

1.微分表达自变量增量与因变量增量的线性关系2.可微必连续，连续不一定可微3.可微必可导，对一元函数，可导必可微4.导数不存在的点不代表切线不存在有了数列极限、连续函数的基础，我们可以进去进入微分与导数的学习了

整得咔咔响·2022-12-16 14:58

数据不吹牛·2022-12-16 14:49

机器学习回归模型相关重要知识点总结

一、线性回归的假设是什么线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。

Python妙妙屋·2022-12-16 14:19

机器学习基础算法（逻辑回归、k-means、模型的保存与加载）

输出结果是离散值逻辑回归公式首先逻辑回归的模型与线性回归基本相同，w为待求的参数：与线性回归不同的地方在于，logistic回归通过函数S将wTx对应到了另一个状态p=S(wTx)，然后根据p的大小决定因变量的值

Bro_Jun·2022-12-16 11:37

机器学习——逻辑回归

它们的模型形式基本上相同，都具有wx+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y=wx+b，而logistic回归则通过函数L将wx+b对应一个隐

考文垂·2022-12-16 09:57

机器学习算法/模型——线性回归

矩阵求解）4.代码实例4.1模型训练4.2模型可视化（如何将学习好的模型画出来）5.模型分析与总结模型模型参数模型优劣0.本质和概论0.1本质线性回归：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

Robin_Pi·2022-12-16 09:27

统计学分析方法

多变量分析方法的选择1、有因变量，则建立有监督模型。

DAYTOY0730·2022-12-16 09:37

python多元回归预测例子_Python机器学习，多元线性回归分析问题

**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。

weixin_39894914·2022-12-16 04:17

DataWhale集成学习（上）——Task01

根据数据是否有因变量，机器学习的任务可分为：有监督学习和无监督学习。根据因变量是否连续，有监督学习又分为回归和分类。

x___xxxx·2022-12-15 18:43

机器学习中的数学原理——多重回归算法

目录一、什么是多重回归二、案例分析三、总结一、什么是多重回归多重线性回归(multiplelinearregression)是简单直线回归的推广，研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。

爱睡觉的咋·2022-12-14 23:19

什么是外生变量和内生变量

在不同的统计软件包或教科书中经常使用的其他名称，例如endog/exog被叫做因变量(dependentvariable)/自变量(independentvariable)、y/x、lefthandside

3A是个坏同志·2022-12-14 21:27

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。

·2022-12-14 14:46

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。

·2022-12-14 14:36

标注案例分享：自动驾驶图像语义分割丨曼孚科技

目前，自动驾驶主流算法模型主要以有监督的深度学习方式为主，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型，需要大量的结构化标注数据对模型进行训练与调优。

曼孚科技·2022-12-14 14:42

多元分析（Multivariate Analysis）

回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y

Epiphany✿·2022-12-14 12:22

一元线性回归笔记

1.一元线性回归一元线性回归就是只包括一个自变量和一个因变量且二者之间的关系可以用一条直线表示，如果回归分析中包含两个或以上的自变量且因变量和自变量之间的关系是线性的，那么这种回归分析就叫多元线性回归分析

旯旮laga·2022-12-14 09:04

关于时域、频域和波数域的一些概念

频域就是自变量是频率，因变量是信号的幅度，也就是通常所讲的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。空间域又称图像空间(imagespace)。由图像像元组成的空间。

一浅明阳·2022-12-14 08:14

python numpy.linalg.solve（）

（系数矩阵）b{(…,M,),(…,M,K)},array_likeOrdinateor“dependentvariable”values（纵坐标或“因变量”值）Returnsx{

要努力呦·2022-12-13 20:26

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