因变量

时域和频域的简单理解

结论频域就是一个信号所有组成频率的取值范围的集合举例说明以大家从中小学开始接触的一次函数为例:一次函数f(x)=ax+b，x是自变量，f(x)是因变量，x有个取值范围，比如(0,+∞),这个取值范围就叫定义域相应的
_hello_cc·2023-12-16 13:55

Python 全栈体系【四阶】（六）

第四章机器学习五、线性模型1.概述线性模型是自然界最简单的模型之一，它描述了一个（或多个）自变量对另一个因变量的影响是呈简单的比例、线性关系。
柠檬小帽·2023-12-16 12:50

[源码和文档分享]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。
ggdd5151·2023-12-16 09:29

机器学习 | 机器学习基础知识

已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类二分类：垃圾邮件分类、图像识别等多分类问题：鸢尾花分类问题多标签分类问题：标签间不互斥，概率和不为12、回归任务Regression线性回归多项式回归：一个因变量
西皮呦·2023-12-15 00:39

机器学习---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。
30岁老阿姨·2023-12-14 22:10

[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]

逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。[3]例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
明朝百晓生·2023-12-14 17:01

从线性回归到神经网络架构

回归是一种用统计方法来分析，一组因变量和一组自变量关系的方法。
狮子座硅农（Leo ICer）·2023-12-14 17:09

【数学建模】二手房房价影响因素分析（描述性统计+推断统计综合应用、线性回归预测分析）

二手房房价影响因素分析（描述性统计+推断统计综合应用、线性回归预测分析）1背景与目标方针2python代码实现2.1单变量回归2.2多变量回归2.3变量筛选方法3二手房房价影响因素分析3.1因变量分析：
lys_828·2023-12-06 22:35

机器学习---线性回归算法

2、一元线性回归3、多元线性回归如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
30岁老阿姨·2023-12-06 17:49

基本初等函数（指数函数、对数函数。。）

三角函数sinxcosxtanxcotxsecxcscx5.反三角函数arcsinxarccosxarctanxarccotx幂函数一般地，y=xα（α为有理数）的函数，即以[底数]为[自变量]，幂为[因变量
O乞力马扎罗的雪O·2023-12-05 02:01

R语言回归模型中的p值如何解读？p值如何计算？

回归模型是统计学中常用的工具，用于分析自变量与因变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用各种回归函数（如lm、glm等）来拟合回归模型，并得到与之相关的统计结果，其中包括p值。
后端架构魔术师·2023-12-02 20:12

三角函数在线计算器

三角函数是基本初等函数之一，是以角度（数学上最常用弧度制，下同）为自变量，角度对应任意角终边与单位圆交点坐标或其比值为因变量的函数。也可以等价地用与单位圆有关的各种线段的长度来定义。
一个工具箱·2023-12-02 17:22

有限体积法简介

其中的未知数是网格点上的因变量的数值。为了求出控制体积的积分，必须假定值在网格点之间的变化
iBillye·2023-12-02 13:18

线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法，有何不同？

在数据挖掘与建模领域，线性回归算法是一种较为基础的机器学习算法，其基本思想是将响应变量（因变量、被解释变量）和特征变量（自变量、解释变量、因子、协变量）描述成线性关系。
数据科学作家·2023-12-02 02:14

解密人工智能：线性回归

它通过建立输入变量（自变量）与输出变量（因变量）之间的线性关系，来预测或分类数据
快乐非自愿·2023-12-01 15:14

R语言 回归分析 常见报错

1.解决R语言出现“二进列运算符中有非数值参数”的错误做逻辑回归时出现上述报错，检查后发现，是因为response因变量的类型为char，无法直接进行回归分析。
thisis_redbrick·2023-12-01 08:19

多元线性回归笔记——逐步回归

原则：选取对因变量影响最大的自变量进入模型PS:自变量选择过多时会导致调整后的下降，不是我们所希望的结果。
抱着猫咪晒太阳^ ^·2023-12-01 06:04

机器学习算法-线性回归

一元线性回归：只包括一个自变量（x1）和一个因变量（y1），且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
zhaoweiwei369·2023-12-01 06:01

机器学习之线性回归

什么是线性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。一般只有一个特征值的称之为单变量回归，多个特征值的称之为多变量回归。
AIGC人工智残·2023-12-01 06:59

统计学 多元线性回归

文章目录统计学多元线性回归多元线性回归模型拟合优度显著性检验线性关系检验回归系数检验多重共线性及其处理多重共线性的问题多重共线性的识别与处理变量选择利用回归方程进行预测哑变量回归统计学多元线性回归多元线性回归模型多元线性回归模型：设因变量为
Air浩瀚·2023-12-01 06:57

机器学习系列 - 6. 重要概念补充

1.多项式回归&Pipeline1.1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）。
小蘑菇1962·2023-11-30 11:20

Python简单线性回归算法实现及应用示例

在线性回归中，我们假设两个变量，即因变量和自变量是线性相关的。因此，我们尝试找到一个线性函数，作为特征或自变量(x)的函数，尽可能准确地预测响应值(y)。
亚图跨际·2023-11-30 07:41

如何检验有调节的中介作用？

在进行调节中介分析时：第一步，需要找到自己对应的模型编号（下述理论部分有说明模型编号的意义）第二步，是针对结果进行分析1案例背景当前有一个研究（样本量为540），自变量有1个，中介变量共有2个，调节变量1个，因变量
spssau·2023-11-29 08:55

机器学习的复习笔记3-回归的细谈

它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合最优直线。线性回归易于解释和实现，但对于非线性关系的建模能力有限。
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记2-回归

一、什么是回归机器学习中的回归是一种预测性分析任务，旨在找出因变量（目标变量）和自变量（预测变量）之间的关系。与分类问题不同，回归问题关注的是预测连续型或数值型数据，如温度、年龄、薪水、价格等。
大滑稽儿·2023-11-28 15:46

R语言统计系列第13篇-K-M生存曲线与logrank检验

###生存分析生存分析是将事件的结果和出现这一结果经历的事件结合起来分析的一类统计方法，其因变量的特征是既有事件是否发生，也有事件出现的时间长短。
拾光_2020·2023-11-28 04:04

机器学习——支持向量机（Support Vector Machine）

二、支持向量机要素1、数据数据即一系列自变量以及对应的因变量（分类标签）。2、模型支
学习啊ZzZ·2023-11-27 10:45

探索式回归工具的测试与结果解析

参考探索性回归的工作原理解释“探索性回归”结果解释OLS结果测试一分析内容数据源TI_ZoneStatis，记录数57条，其中——因变量：驻点区域的单位时间内（2019年8月）的总复电时长TI_ZoneFaultInfo.SUM_TI_FaultPointInfo_TI_LeaveToResume
寒__·2023-11-27 05:35

《心理学与生活》|心理学的研究方法4

接着上次讲的继续，上次我们用一个例子将所学的新概念运用到真实场景中，通过那个例子相信你能够更好的理解心理学的研究方法，并对自变量和因变量也有了一定的了解。
每天_不一样_·2023-11-26 14:19

数学建模预测模型——回归分析预测

——回归分析预测作为预测模型的大块头，回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种，下面是对该模型的学习，欢迎大家指正1.回归分析预测的分类回归分析预测的分类如下简单线性回归预测：当只有一个自变量和一个因变量时
宁77吖·2023-11-26 13:12

2023 年 亚太赛 APMCM （C题）国际大学生数学建模挑战赛 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

问题一为了分析中国新能源电动汽车发展的主要因素，我们建立一个综合性的数学模型，多元分析是一种用于研究多个自变量对因变量的联合影响的统计方法。
CS数模·2023-11-25 02:45

机器学习系列 - 7.逻辑回归

1.什么是逻辑回归：1.1线性回归的3个假设：a.因变量和自变量之间呈线性相关。b.自变量与干扰项相互独立。c.没被线性模型捕捉到的随机因素服从正态分布。
小蘑菇1962·2023-11-24 16:01

计算机网络：数据链路层——差错检验和纠错技术：奇偶校验和循环冗余校验

通用差错检验模型一般的检测算法都是使用特定的运算规则E，看输入的自变量和得到的因变量是否相对应但是如果自变量和因变量在传输过程中都发生了改变，那么即使数据错误，也不能查验出来。
Zeker62·2023-11-24 08:33

广义线性模型（GLM）：理论与Scikit-Learn的实现

广义线性模型（GLM）是统计学中的一种模型框架，用于建立和分析多种类型的回归模型，其中因变量不一定需要满足线性关系或正态分布的假设。
数据派THU·2023-11-24 00:40

线性回归

线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。
写进メ诗的结尾。·2023-11-23 22:31

基于框架的线性回归

它建立了自变量和因变量之间的线性关系，并通过拟合一条直线或超平面来预测和分析数据。基于框架的线性回归是构建线性回归模型的一种常见方法，它利用现有的机器学习框架来实现线性回归模型的建立、训练和预测。
非著名程序员阿强·2023-11-23 17:51

Google Earth Engine(GEE)——多源遥感变量筛选（PCA主成分分析），变量筛选/降维处理

简介很多时候我们需要进行数据的将为和筛选，传统的方法我们可以根绝经验方法进行筛选或者按照变量重要性和相关性进行分析，当然我们可以通过计算多个变量之间的主成分分析来进行变量的筛选，本文已森林生物量分析作为自变量，其它多源遥感变量作为相关性因变量
此星光明·2023-11-23 08:46

MATLAB中用nlinfit做多元非线性拟合（回归）

X是函数的自变量数据；Y是函数的因变量数据；beta0是待回归参数的初始值。modelfun如果是MATLAB内置的函数形式，则直接使用，例如，内置的H
纳米狮子·2023-11-22 23:47

神经网络模型的工作原理,神经网络模型是干嘛的

如何调用它，输如其他因变量，输出自变量的值？你说错了吧？应该是输入自变量，输出因变量。
aifans_bert·2023-11-21 21:12

Matlab 双纵坐标图的绘制

双纵坐标图：plotyy(x1,y1,x2,y2,'plotf1','plotf2')x1，y1表示第一个函数的自变量和因变量：x2，y2表示第二个函数的自变量和因变量。
汪小鱼·2023-11-21 06:21

机器学习实践八：基于线性回归预测波士顿房价

线性回归定义二、房价预测流程1.数据集的加载2.神经网络模型的搭建3.网络模型训练和测试三、模型总结一、线性回归定义线性回归（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
Tangefly·2023-11-21 03:03

mstate多状态模型使用方法

第二，当自变量是连续型变量时，Cox回归中自变量与因变量的关系--一种转换后线性关系，也必须满足变化。cox回归的返回值是HR风险比（HR）大于1表示与事件概率正相关的协变量，因此与生存期长度负相
BIGZJU·2023-11-20 23:56

【脑与认知科学】【n-back游戏】

实验中的自变量与因变量的变化，比如数字／字母／色块的数量n就是自变量。成功率就是因变量，而屏幕显示的时间可以在一定范围内随机。并将实验结果进行分析，譬如因变量随自变量的变化，呈
Ye-Maolin·2023-11-20 15:01

公众号-科研私家菜学习记录（3）

无序多分类Logistic回归定义：研究的因变量类型为多分类无序资料，应采用多分类无序Logistic回归模型分析。
明眸意海·2023-11-19 12:17

R语言|广义相加模型(GAM)

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R软件：广义相加模型(GAM)01解决何种问题前面一期和大家分享如何运用样条回归处理遇到的非线性问题，但这适合处理单个因变量Y对应一个自变量X的问题，而现实情况是
小易学统计·2023-11-19 10:19

吴恩达《机器学习》9-1:代价函数

二、代价函数的变化回顾逻辑回归问题中的代价函数，有：在神经网络中，输出变量和因变量都是向量，因此代价函数更为复杂：这个代
不吃花椒的兔酱·2023-11-19 10:07

手把手教你做线性回归分析，实用且通俗易懂!

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。
喜欢下厨的数据分析师·2023-11-19 03:20

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

函数都会有自变量、因变量和参数，当一个函数的参数确定了，那函数的形状就确定了，因此模型训练就是在训练参数。以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿
正丶好·2023-11-19 00:04

机器学习：十大算法快速回顾

简单线性回归模型的方程为：y=b0+b1*x其中y是因变量，x是自变量，
无水先生·2023-11-17 11:17

【Machine Learning in R - Next Generation • mlr3】

创建任务比如回归、分裂、生存分析、降维、密度任务等等挑选学习器（算法/模型）比如随机森林、决策树、SVM、KNN等等训练和预测创建任务本次示例将使用mtcars数据集创建一个回归任务，结果变量（或者叫因变量等等
皮肤科大白·2023-11-17 00:49
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