因变量

线性回归（Linear Regression）（机器学习）

有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量y(y1,y2,…,yn)，然后我们假设它们之间
唯见江心秋月白、·2022-10-04 07:24

3.逻辑回归，损失函数，以及正则化处理

对于二元分类问题，因变量的可能属于的两个类别分别称为负向类和正向类，因变量的取值只能在0和1之间，通常0表示负类，1表示正类。
⁠脱欢·2022-10-02 11:52

逻辑回归算法

线性回归要求因变量必须是连续性的数据变量，逻辑回归要求因变量必须是分类变量，可以是二分类或者多分类(多分类都可以归结到二分类问题)，逻辑回归的输出是0~1之间的概率。
zhaoweiwei369·2022-09-30 13:59

二项logistic回归案例分析（附操作数据）

当因变量数据类型为分类变量时，线性回归不再适用，应当做logistic回归。根据因变量分类水平的不同，具体包括二项logistic回归、多项logistic回归和有序logistic回归。
spssau·2022-09-30 12:43

利用MATLAB进行曲线拟合

其中x为自变量，y为因变量，n为多项式阶数。polyval的
amjgg66668·2022-09-30 12:03

HBU-NNDL 实验三 线性回归

2.2线性回归回归：一个或多个自变量与因变量之间的关系之间建模的方法，经常用来表示输入和输出之间的关系分类：预测数据属于一组类别的哪一个一个简单的线性模型线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异
不是蒋承翰·2022-09-30 07:41

matlab回归法建模详解 | 《matlab数学建模方法与实践（第三版）》学习笔记

目录一元线性回归一、采用最小二乘回归二、采用LinearModel.fit函数进行线性回归三、采用regress函数进行回归一元非线性回归一、对数形式二、指数形式多元回归逐步回归Logistic回归根据回归方法中因变量个数和回归函数类型
深海深夜深·2022-09-29 14:31

数学建模（十一）--------关联分析类-------相关分析法

根据散点图，当自变量取某一值时，因变量对应为一概率分布，如果对于所有的自变量取值的概率分布都相同，则说明因变量和自变量是没有相关关系的。
456878921324·2022-09-29 14:23

2022吴恩达机器学习第三周

我们将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变量，其中0表示负向类，1表示正
nousefully·2022-09-26 22:18

机器学习1-（多元）线性回归的基本概念

回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可以是一个也可以是多个)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系。  需要预测的值:即目标变量，target，y，连续值预测变量。  
Aaron-ywl·2022-09-26 20:09

R语言学习丨散点图怎么画？绘图基本知识与常用函数

散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
·2022-09-26 15:10

线性回归与最小二乘法

线性回归模型是使用最广泛的模型之一，也最经典的回归模型，如下所示x轴表示自变量x的值，y轴表示因变量y的值，图中的蓝色线条就代表它们之间的回归模型，在该模型中，因为只有1个自变量x,所以称之为一元线性回归
生信修炼手册·2022-09-25 01:55

广义加性模型(GAMs)

1985年Stone提出加性模型(additivemodels)，模型中每一个加性项使用单个光滑函数来估计，在每一加性项中可以解释因变量如何随自变量变化而变化，解决了模型中自变
deephub·2022-09-23 14:37

Machine Learning - VI. Logistic Regression逻辑回归 (Week 3)

也就是说，输入的因变量targety是离散值，如分类类别1，0等等，而不是连续型的数据。}Classification分类
chuange6363·2022-09-23 11:32

广义加性模型(GAMs)

1985年Stone提出加性模型(additivemodels)，模型中每一个加性项使用单个光滑函数来估计，在每一加性项中可以解释因变量如何随自变量变化而变化，解决了模型中自变
·2022-09-23 11:56

机器学习模型1——线性回归和逻辑回归

线性回归利⽤回归⽅程(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。目的：试图学的一个线性模型以尽可能准确低预测实值输出标记。
weightOneMillion·2022-09-22 17:25

数学建模常用模型——回归

通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。回归主要的种类有：线性回归、曲线回归、logistic回归等等。下面我们简单叙述一下这几种回归。
数模乐园—分享官·2022-09-21 07:15

数学建模（9）分类模型

数学建模（9）分类模型也就是逻辑（logistic）回归或者fisher判别逻辑回归y≥0.5事件发生y转换->创建虚变量->留下一个即可//开始分析SPSS->分析->二元逻辑回归->选中因变量和协变量
凡星ML·2022-09-19 07:38

机器学习算法的基本原理-附Python和R语言代码

www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/一般来说，有3种类型的机器学习算法1.监督学习工作原理：该算法由一个目标/结果变量（或因变量
judyqing·2022-09-19 07:03

典型相关分析(CCA)及其python实现

比如我们现在有自变量(x1,x2,x3)=((x_1,x_2,x_3)=((x1,x2,x3)=(身高，体重，肺活量)))，因变量(y1,y2)=(50(y_1,y_2)=(50(y1,y2)=(50米成绩
Castria·2022-09-13 12:29

机器学习之特征工程（特征选择）

数据集中：包含64个特征变量及1个因变量y。imp
小磊要努力哟·2022-09-11 07:39

使用MATLAB进行BP神经网络数值预测

使用BP神经网络对电力数据进行预测，其中时间、干球温度、露点温度、湿球温度、温度、电价为自变量、电力负荷为因变量，即6个输入，1个输出。日期时间干球温度露点温度湿球温度温度电价<
MATLAB码农·2022-09-09 21:59

Python——分类器：（支持向量机SVM）

目录支持向量机0.前言1.算法综述2.算法原理3.基本步骤3.分步解释4.代码实例支持向量机0.前言一般来说，我们进行机器学习大致上有三种算法:1.监督式学习监督式学习算法包括一个目标变量(也就是因变量
今天学了嘛·2022-09-07 13:39

Google Earth Engine——Landsat8谐波模型（NDVI）的时序分析案例

ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA');//设置感兴趣的区域varroi=ee.Geometry.Point([-121.14,37.98]);//我们要建模的因变量
此星光明·2022-09-07 08:54

Python实战回归模型-消费者人群画像-信用智能评分（基于中国移动用户数据）

回归模型提供了一个函数，用于描述一个或多个自变量与响应、因变量或目标变量之间的关系。例如，身高和体重之间的关系可以通过线性回归模型来描述。回归分析是许多类型预测和确定对目标变量的影响的基础。
python风控模型·2022-09-06 07:09

ArcGIS Pro中的回归分析浅析（中）广义线性回归工具(GLR)使用

GLR工具来看一下工具的参数：输入要素：ObsData911Calls面要素因变量：这里我们选择要解释的变量，也就是Y值为calls，911电话呼叫次数模型类型：高斯、逻辑以及泊松模型。
JGiser·2022-09-06 06:09

一文搞懂传统单节点网站的 Serverless 上云

刚刚考完数学没多久的我，脑里立马想到的是自变量、因变量、函数值，也就是y=f(x)。
阿里云技术·2022-09-03 10:06

神经网络logistic回归模型,logistic回归的基本理论

逻辑回归有点像线性回归，但是它是当因变量不是数字时使用。比如说因变量是布尔变量（如是/否响应），这时候就需要逻辑回归。它称为回归，但实际上是是根据回归进行分类，它将因变量分类为两个类中的任何一个。
ai智能网络·2022-09-03 07:16

传统单节点网站的 Serverless 上云

刚刚考完数学没多久的我，脑里立马想到的是自变量、因变量、函数值，也就是y=f(x)。
·2022-09-02 15:48

使用python实现反欺诈模型，不平衡采样so easy！

小天今天会在不平衡数据基础上，利用python建立反欺诈模型和分析数据，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡的情况并解决反欺诈以及客户违约和疾病监测等问题。
爬遍天下无敌手·2022-09-02 07:03

一文搞懂传统单节点网站的 Serverless 上云

刚刚考完数学没多久的我，脑里立马想到的是自变量、因变量、函数值，也就是y=f(x)。当然，在计算
·2022-09-01 17:43

机器学习的典型例子-数据预处理

机器学习的典型例子根据用户的国际/年龄/薪水来推算用户是否会购买商品自变量:国际/年龄/薪水因变量:购买商品取自变量:#DataPreprocessingTemplate#Importingthelibrariesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd
提莫君·2022-09-01 07:42

传统单节点网站的 Serverless 上云

刚刚考完数学没多久的我，脑里立马想到的是自变量、因变量、函数值，也就是y=f(x)。
·2022-08-26 11:21

偏导数，雅可比矩阵（jacobi matrix），黑塞矩阵（Hessian matrix）

导数向量与雅克比矩阵（Jacobimatrix）函数的某个因变量对某个自变量求的导数即为它们关于函数的偏导数。
CS_myc·2022-08-25 15:30

【Python多元线性回归】梯度下降法实现

本文便着手在python环境打造一个简单的梯度下降方法：【你只需要输入df格式的自变量因变量数据、学习率、迭代最大次数阈值和最小
Gilmour�·2022-08-22 07:31

数学建模：预测模型——多元回归分析 SPSS实现

线性回归介绍  回归分析是研究变量之间因果关系的一种统计模型；因变量就是结果，自变量就是原因；基于结果变量（因变量）的种类，回归分析可分为：线性回归（因变量为连续变量）、logistic回归（因变量为分类变量
Luweir23·2022-08-20 12:15

机器学习—多元线性回归案例

研究一个因变量、与两个或两个以上自变量的回归。亦称为多元线性回归，是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法。
迷胡虫·2022-08-20 12:43

多元线性回归模型

在一元线性回归中，我们用自变量系数表示对自变量与因变量之间的解释因素。那么，在多元线性回归中，我们引入多个解释变量，对同一个个体在不同方面的解释进行多维度的衡量。
颉度·2022-08-20 12:12

多元线性回归学习小结

多元线性回归（MLR）的目标是为解释性（独立）变量与响应（因变量）之间的线性关系建模。本质上，多元回归是普通最小二乘（OLS）回归的扩展，涉及多个解释变量。
你今天机器学习了么·2022-08-20 07:54

关于基于机器学习的异常检测算法（回归算法）的学习１

回归分析是一种预测性的建模技术，主要表示自变量和因变量之间的某种关系，目标就是将数据点拟合成一条曲线，线性回归是回归分析的一种，是指一个或者多个自变量和因变量之间的线性关系。
未來靠自己把握·2022-08-19 07:45

Python数据分析案例02——泰尔指数的计算

就是研究分类型自变量对数值型因变量的影响，只不过加了个权用指数表示出来了。
阡之尘埃·2022-08-18 13:43

[笔记] 微积分

微积分基础[toc]1连续、极限在处连续，当无限趋近于时，无限逼近于L,则：例:洛必达(伯努利)法则：处理或者时的极限:2微分与导数极小的自变量所造成的极小的因变量变化，的变化率即导数，导数并不是瞬时变化率
MatrixYe·2022-08-16 17:01

数学建模常用算法——Stata求解多元线性回归问题

回归分析的任务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。
卡卡南安·2022-08-16 07:08

R语言 —— 多元线性回归

一、模型简介一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归
clarkjs·2022-08-13 16:54

机器学习——线性回归

回归问题主要关注确定一个唯一的因变量(需要预测的值)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系。
小芒果.·2022-08-12 15:10

机器学习——回归分析

5、回归模型表示从自变量到因变量之间映射的函数。6、线性回归的目的是针对一个或
Ajelu·2022-08-12 15:05

一文搞懂传统单节点网站的 Serverless 上云

刚刚考完数学没多久的我，脑里立马想到的是自变量、因变量、函数值，也就是y=f(x)。
·2022-08-10 17:14

Python实现梯度下降法的示例代码

目录1.首先读取数据集2.初始化相关参数3.定义计算代价函数–>MSE4.梯度下降5.执行1.首先读取数据集导包并读取数据，数据自行任意准备，只要有两列，可以分为自变量x和因变量y即可即可。
·2022-08-08 13:54

机器学习中的线性回归（Python）

回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，
京城最明亮的少年·2022-08-08 07:11

Python 机器学习6：sklearn 线性回归

线性回归：通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析，其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
刘元职业车队·2022-08-08 07:36
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