因变量

正比例课程框架梳理

首先要满足正比例关系的要有三个条件有变量这两个变量分别是自变量与因变量，因变量随着自变量的变化而变化他们的变量所产生的比值必须是一个定值当这是一个定值，是在平面坐标系上所有的点都会处于一条直线y为因变量
霍奕含·2021-04-20 21:55

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

p=22262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。
拓端研究室·2021-04-20 19:26

R语言-14.2一次性筛选出高度相关自变量（相关系数与卡方检验）

与上一篇《单因素方差分析》组合，就是筛选与因变量相关，自变量不相关（最大相关，最小冗余）的原则进行降维针对连续变量：利用相关性选出2至26列，显著相关的自变量，cor存储了高度相关的变量对，以及对应的相关系数
周一ing·2021-04-19 15:21

复变函数与积分变换期末复习笔记

复变函数，是指以复数作为自变量和因变量的函数，而与之相关的理论就是复变函数论。解析函数是复变函数中一类具有解析性质的函数，复变函数论主要就是研究复数域上的解析函数，因此
溜达知识·2021-04-19 12:19

TCGA学习04：建模预测-lasso回归

TCGA学习04：建模预测-cox回归-TCGA学习04：建模预测-lasso回归-TCGA学习04：建模预测-随机森林&向量机-法2：lasso回归lasso回归在建立广义线型模型的时候，可以包含一维连续因变量
小贝学生信·2021-04-19 09:23

复变函数，才下眉头，却上心头

这是因为有一种数叫复数，为解得x^2=-1等方程式，而引入的形如z=a+bi的数，自然，自变量和因变量是复数的函数即为复变函数。
橙儿小橙橙·2021-04-18 20:48

统计学习04：假设检验（t检验为例）与P值

例如两种药是否存在药效差异、自变量与因变量是否存在回归关系....始终要牢记的是：假设检验回答的问
小贝学生信·2021-04-18 12:33

分享一个用用Excel做回归分析

通过数据间相关性分析的研究，进一步建立自变量(i=1,2,3,…)与因变量Y之
宋懵懵的数据生活·2021-04-18 12:26

目的

来梳理下我此次去的目的：1，因变量没有找到量化指标，用国外的这个再汉化时间是否来得及？2，启动材料的评定：五则材料是否可以拿去评定？可以的话，我的题目设置是否可行？收集数据后的分析方法是什么？
我就是那谁谁谁·2021-04-18 12:41

R语言学习笔记_05

通常指用一个或者多个预测变量（自变量或解释变量）来预测响应变量（因变量，校标变量或结果变量）的方法。
nnlrl·2021-04-18 05:42

复变函数与积分变换学习指导书

复变函数，是指以复数作为自变量和因变量的函数，而与之相关的理论就是复变函数论。解析函数是复变函数中一类具有解析性质的函数，复变函数论主要就是研究复数域上的解析函数，因此通
溜达知识·2021-04-17 22:01

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

相关与回归分析

一元线性回归模型，一元线性回归描述因变量如何
TooJo·2021-04-14 02:03

深度学习-线性回归

线性回归回归分析回归分析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。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
moonlightpp·2021-04-09 19:41

DataWhale集成学习Task5--掌握基本的分类模型

其最大的特点为因变量是离散型变量总览一般来说，一个完整的分类项目分为以下
程序员狐小李·2021-03-27 22:36

函数

因变量值为Y。就可以根据实际情况，来求出Y与X之间的关系。而这种关系就是函数。我们主要要学习的是一次函数。Y=kx+B.而我们之前学习的正比例关系，其实就是正比例函数，正比例函数是一种特殊的一次函数。
R远微·2021-03-21 11:17

DataWhale集成学习Task2--掌握基本的回归模型

摘要：回顾Task1，分类属于有监督学习的应用之一，其因变量是连续型变量，下面我们来详细解读一下分类，掌握分类的基本模型机器学习基础度量指标MSE均方误差：MSE(y,y^)=1nsamples∑i=0nsamples
程序员狐小李·2021-03-18 23:09

SLAM总结(二)-数学基础之求导和线性方程求解

求导就是函数组成的矩阵/向量/标量中的每个元素对因变量组成的矩阵/向量/标量中的每个元素求导，高数中的求导知
loui robot·2021-03-18 22:52

详解曼孚科技自动驾驶数据解决方案

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。
·2021-03-16 22:09

（DataWhale组队学习）集成学习之机器学习基础——机器学习三大主要任务

回归和分类（有监督学习）回归：因变量是连续型变
起名字什么的好难·2021-03-15 20:04

T检验

前提是因变量需要符合正态分布。
·2021-03-13 04:34

T检验

前提是因变量需要符合正态分布。
·2021-03-13 04:36

R语言逻辑回归、ROC曲线与十折交叉验证详解

数据集用的是14个自变量Xi，一个因变量Y的australian数据集。
·2021-03-12 02:02

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

正比例

字面意思，变化的量，一个是自己在变，叫“自变量”，还有一个是随着另一个的量在变，所以叫“因变量”，在我们的生活中也有很多这样的量，如:路程随着时间的变化而变化，总价随着数量的变化而变化，但我们可以发现速度或单价不会变
音梦天澜·2021-03-11 20:22

R语言如何实现多元线性回归

R小白几天的摸索红色为输入，蓝色为输出输入数据先把数据用excel保存为csv格式放在”我的文档”文件夹打开R软件，不用新建，直接写回归计算求三个平方和置信区间（95%）散点图（最显著的因变量）拟合图一元线性回归结果
·2021-03-11 20:22

什么是回归？

(Wang,2011)回归分析建立了检验因变量与一个或多个自变量之间关系的数学模型。这些模型可用于预测自变量的未观测值和/或未来值的响应。
董八七·2021-03-11 13:32

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据

我们研究前列腺数据，它具有8个变量和一个连续因变量，即将进行根治性前
·2021-03-10 21:08

python logistic回归

常用的分类与预测算法回归分析决策树人工神经网络贝叶斯网络支持向量机其中回归分析包括：线性回归---自变量因变量线性关系，最小二乘法求解。
柳叶刀与小鼠标·2021-03-10 15:11

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据

我们研究前列腺数据，它具有8个变量和一个连续因变量，即将进行根治性前
·2021-03-09 22:24

基于RFM模型的Kmeans聚类算法实现

总结点击跳转到总目录本篇为Kmeans聚类算法实现，点击跳转数据分析模型介绍对于有监督的数据挖掘算法而言，数据集中需要包含标签变量(即因变量y的值)。
&黄焖鸡米饭&·2021-03-02 17:35

基于Python TensorFlow Keras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络

PythonTensorFlowKeras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络1写在前面2代码分解介绍2.1准备工作2.2参数配置2.3数据导入与数据划分2.4联合分布图绘制2.5因变量分离与数据标准化
疯狂学习GIS·2021-02-24 15:51

pytorch作业(第1周第2节)

21.调整线性回归模型停止条件及y=2*x+(5+torch.randn(20,1))中的斜率，训练一个线性回归模型分析：(1)要想估算回归模型，首先需要有几个测试点，这里只有x和y，x是自变量，y是因变量
Lucky_Ape·2021-02-23 00:37

利用Python实现最小二乘法与梯度下降算法

matplotlibinlineimportsympyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsympy.abcimportxasa,yasb生成模拟数据#模拟函数y=3x-1#自变量x=np.linspace(-5,5,num=1000)#加入噪声noise=np.random.rand(len(x))*2-1#因变量
·2021-02-21 11:25

Python中的Lasso回归之最小角算法LARS

p=20379假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。
·2021-02-20 17:34

Python中的Lasso回归之最小角算法LARS

p=20379假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。
·2021-02-20 17:03

Python中的Lasso回归之最小角算法LARS

p=20379假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。
拓端研究室·2021-02-20 14:56

回归分析模型

  回归分析是一种通过样本数据，确定自变量和因变量之间相互关系的一种统计分析方法，主要用来解决两个方面的问题：一个是推断（inference），从影响因变量的诸多自变量中找出哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的
BrooksLee100·2021-02-18 22:54

R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归

p=6761在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索beta_1和beta_2的后验Yi到协变量Xi。
·2021-02-16 15:12

R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归

p=6761在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索beta_1和beta_2的后验Yi到协变量Xi。
·2021-02-16 15:35

R语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应研究分析

为了理解这意味着什么，让我们首先来看一个简单的单变量（即仅一个因变量或内生变量）自回归（AR）模型，其形式为yt=a1yt−1+et。平稳性在估算
·2021-02-15 03:01

R语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应研究分析

为了理解这意味着什么，让我们首先来看一个简单的单变量（即仅一个因变量或内生变量）自回归（AR）模型，其形式为yt=a1yt−1+et。平稳性在估算
·2021-02-15 03:29

【预测模型】基于matlab碳排放约束下的煤炭消费量优化预测【含Matlab源码 223期】

一、背景本章针对江苏省煤炭消费量的预测问题，首先进行主成分分析，找出GDP以及各产业对应的生产总值指数等影响煤炭消耗的指标；然后分别以第一、二、三产业以及总共的煤炭消费量为因变量，以主成分因子为回归变量
紫极神光·2021-02-05 13:24

线性回归

一、算法简介回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）与自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析。通常用曲线或线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。
xddwz·2021-02-02 20:01

Pytorch(3):梯度下降，激活函数与loss，反向传播算法，交叉熵，MNIST测试实战

1、梯度梯度是一个反向，函数值变大的方向在做梯度下降时，自变量和因变量是参数和loss函数，参数的值会沿着梯度的方向即loss值更小的方向更新。
weixin_51182518·2021-02-01 12:31

学习笔记——线性回归预测模型及其拓展（一）【从零开始学python数据分析与挖掘】

1.3.多元回归模型1.4.模型的假设检验1.5.回归模型的诊断2数学概念缺点线性回归预测模型相关概念站在数据挖掘的角度看待线性回归模型，它属于一种有监督的学习算法，即在建模过程中必须同时具备自变量x和因变量
待磨的钝刨·2021-01-31 16:19

统计学之一元线性回归分析

1.回归模型简介我们先来看一下什么是回归模型，以下解释来源于百度百科：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。
·2021-01-27 12:44

统计学之一元线性回归分析

1.回归模型简介我们先来看一下什么是回归模型，以下解释来源于百度百科：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。
·2021-01-27 12:44

R2系数浅析

在统计学中，R2系数又称决定系数，反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。
let’s go·2021-01-26 23:10

r语言格兰杰因果检验_Toda-Yamamoto 格兰杰因果检验 TY-Granger方法

一、格兰杰因果关系定义对于因变量，找到有助于预测的协变量。"
二池一·2021-01-25 02:43
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