因变量第40页

线性回归

线性回归是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。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线性回归分析。

lvsijiaanan·2020-08-20 00:15

逻辑回归

一、概述logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinearmodel

lvsijiaanan·2020-08-20 00:17

测试心理学现象

因变量是什么？自变量：文字和油墨颜色的一致性因变量：说出墨色名称的时间2.此任务的适当假设集是什么？你需要以文字和数学符号方式对假设集中的零假设和对立假设加以说明，并对数学符号进行定义。

奇颖·2020-08-19 21:07

线性回归&梯度下降

维基百科线性回归（linearregression）是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。

Medlen·2020-08-19 21:01

菜鸟的数学建模之路（二）：线性与非线性回归

回归分析根据回归方法中因变量的个数和回归函数的类型（线性或非线性），可将回归方法分为一元线性回归、一元非线性回归和多元回归。

最强菜鸟·2020-08-19 19:23

最小二乘法详解（线性拟合与非线性拟合）

回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，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。

nancy_princess·2020-08-19 18:58

吴恩达机器学习 -- 逻辑回归(Logistic Regression)

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，0表示负向类，1表示正向类。

名字被猪吃掉了·2020-08-19 10:51

通俗易懂的卷积神经网络教程-第二讲

然后我们把图片中的数字作为标签，也就是因变量，我们设定一张图片有10个因变量，这十个变量值是0或1的数字，如果是某位置x是1，那么这个图片中的数字就是x-1。

牟天蔚·2020-08-19 07:49

逻辑回归的前世今生

我们知道，一般的线性回归模型都是处理因变量是连续变

yun_xi_leo·2020-08-19 06:19

spssmoderler线性回归分析实例

回归分析按照涉及的变量的多少，分为一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线性回归分析。

孟亚辉·2020-08-19 05:28

逻辑回归和最大熵模型

逻辑回归因变量随着自变量变化而变化。多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y=a+bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。

weixin_33895016·2020-08-19 00:29

【机器学习】逻辑回归LR

一个事件发生的几率（odds）为该事件发生的概率与不发生概率的比值，几率的取值范围为[0,+∞)，其对数的取值范围为实数域，所以，可以将对数几率作为因变量构建线性回归模型：由此可得，即P(y=1|x,w

littlemichelle·2020-08-19 00:26

统计学习方法(三) logisitic回归与最大熵模型

但是为什么使用这个函数来拟合自变量和因变量之间的关系呢？一.线性回归模型LRM线性回归模型常用于定量

橘子oly·2020-08-19 00:41

逻辑斯谛回归(Logistic Regression,LR)及python实现

1.为什么LR是线性模型逻辑斯蒂回归是假设因变量服从伯努利分布。也就是说，经过sigmoid函数，将x映射为ϕ\phiϕ后，x与y的概率分布仍然是指数分布簇，即模型仍是广义线性模型。

rosefunR·2020-08-19 00:54

高中数学基础08：关系、概率与统计

当一个或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值与之对应，则称这种关系为确定性的函数关系，1.2相关关系相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，

追梦小乐·2020-08-18 23:51

数据平滑 log1p

使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个更好的结果；平滑处理很容易被忽略掉，导致模型的结果总是达不到一定的标准，同样使用逼格更高的log1p能避免复值得问题——复值指一个自变量对应多个因变量

skyHdd·2020-08-18 22:15

逻辑回归原理及matlab实现

id=163对于某些分类问题，自变量可能是连续的，但是因变量却可能是离散的，例如：根据肿瘤大小判断该肿瘤是否是良性。

qq_32216775·2020-08-18 16:20

机器学习cs229——（一）概要

因变量为价格，可以取任意值，即连续。因此我们可以利用线性回归将给定

Jack LDZ·2020-08-18 15:02

7.6 回归中的相关度和R平方值

liang_biao·2020-08-18 15:02

R语言学习笔记：方差分析

1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据

zxymvp·2020-08-18 13:46

Logistic回归模型原理

因为Logistic中因变量为二分类变量，某个概率作为方程的因变量估计值取值范围为

yijilei·2020-08-18 12:06

为什么决策树模型不考虑变量之间的共线性？

总结一下，主要有下面几个原因1.在统计分析中，作推断（inference）时，如果自变量存在共线性，将无法区分它们对因变量的影响，因此无法对结果进行清

时间过得太快·2020-08-18 12:11

R做时间序列（ARIMA）的案例

所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞

一世为仁·2020-08-18 11:24

机器学习之回归中的相关度和决定系数

ShaneHolmes·2020-08-18 11:57

关于Python的ARCH包（七）

hold_back=None,volatility=None,distribution=None)[source]0条件均值模型估计和模拟：Parameters:y({ndarray,Series})–包含因变量的多维观察值向量

liuxoxo·2020-08-18 11:43

corrplot包与ggcorrplot相关图（一）

相关系数：自变量X和因变量Y的协方差/标准差的乘

R语言中文社区·2020-08-18 11:51

对于一些常用的R语言的算法包的归纳(修改)

（part2来源：https://blog.csdn.net/LW_GHY/article/details/56501063）part1:连续因变量的预测：stats包lm函数，实现多元线性回归stats

Nicky_1218·2020-08-18 10:43

R语言入门（1）时间序列分析

具体情况如下：2、平稳性检验所谓平稳，是指因变量围绕着一个常数上下波动。更学术一点，就是是说统计特性（mean，variance，correlation等）不会随着时间窗口的不同而变化。

LiuYuan_BJTU·2020-08-18 10:38

偏差-方差均衡（Bias-Variance Tradeoff）

（其中，f(x)是自变量x和因变量y之间的关系方程式，表示由噪音造成的误差项，这个误差是无法消除的）对y的估计写成：。就是对自变量和因变量之间的关系进行的估计。

weixin_34163553·2020-08-18 10:56

一文彻底搞懂01背包算法

假设一个函数B是求解总价值的函数，有两个因变量n与C;则我们的优化目标就变为max.F(n,C,x).x∈0,1max.F(n,C,x).x∈0,1展开公式其实就是：F(n,C,x)=x1∗v1+x2∗

zhupc_·2020-08-18 09:17

spark mlib中的随机梯度下降算法

线性回归是利用被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关于线性回归，逻辑回归的一些讲解http://blog.csdn.net/viewcode/article

爱生活的程序猿·2020-08-18 09:13

基于R语言的ARIMA模型

AIMA模型是一种著名的时间序列预测方法，主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

weixin_34050519·2020-08-18 04:07

python实现一元和多元线性回归

一元线性回归1.一元线性回归公式(1)y=θ0+θ1x+εy=\theta_{0}+\theta_{1}x+\varepsilon\tag{1}y=θ0+θ1x+ε(1)其中y为因变量，x为自变量，θ1

留住这时光·2020-08-18 00:19

horseforex马汇:外汇市场脉冲呼应函数剖析

等距离脉冲呼应函数能够研究人民币外汇市场压力与钱银方针相关变量间彼此传递效应在不同时期随时间改动的动态特征，可分别用于观察对某变量的短期、中期、长时间影响；时点脉冲呼应函数能够用于在特定时点对自变量给予必定冲击后，观察因变量的动态特征

马上汇图·2020-08-17 21:32

pytorch入门（一）：regression回归

回归问题，即：通过分析一组带有因变量和自变量的样本，得出因变量和自变量之间的关系。本文介绍一个最简单的回归问题。并使用神经网络进行分析。

niewzh·2020-08-17 20:02

MATLAB常见的学习率下降策略

常见的学习率下降策略凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.几种常见的学习率下降策略（learningratedecaystrategy）t：自变量，迭代次数，λ(t)：因变量

difei1877·2020-08-17 12:50

回归算法（正规方程线性回归，梯度下降线性回归，岭回归）

回归算法线性回归线性回归的定义线性回归误差的度量线性回归减小误差的方法方法一：正规方程方法二：梯度下降正规方程和梯度下降的对比回归性能评估过拟合和欠拟合过拟合欠拟合解决方法岭回归岭回归的概念岭回归的代码实现线性回归线性回归的定义线性回归通过一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模与回归分析

smalllllerr·2020-08-17 11:13

吴恩达深度学习系列--神经网络基础（Logistic Regression）-01

吴恩达深度学习系列–神经网络基础LOGISTICREGRESSIONlogistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。

骚火棍·2020-08-17 11:58

方程、方程组的种类

https://baike.baidu.com/item/线性方程非线性方程，就是因变量与自变量之间的关系不是线性的关系，这类方程很多，例如平方关系、对数关系、指数关系、三角函数关系等等。

coder小黄·2020-08-17 10:14

TensorFlow实现线性回归

TensorFlow实现线性回归线性回归(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(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。

Harvard_Fly·2020-08-17 04:04

K-means算法思路与代码实现

K-means算法0.有监督/无监督学习有监督学习：训练集有明确答案，监督学习就是寻找问题（又称输入、特征、自变量）与答案（又称输出、目标、因变量）之间关系的学习方式。监督学习模型分为分类和回归两类。

iammsw·2020-08-17 03:28

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（24）——分类之决策树

决策树模型通过不断地划分数据，使因变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在因变量的值上建立最强的归类。决策树是一种监督式的学习方法，

wzy0623·2020-08-16 23:57

【TensorFlow】TensorFlow 的线性回归

训练数据本次使用的训练数据是美国房价数据，做了一些预处理，完整数据可从这里下载，原始数据共有1460行８１列，其中我选用了LotArea(房屋面积)和SalePrice(售价)两个变量来分别作为自变量和因变量

secsilm·2020-08-16 23:14

学习：人工智能实践：Tensorflow笔记（四） 4.1

1#coding:utf-82#此程序是4.1-损失函数单元，运用MSE作为损失函数的3#题目是预测日销量y，因变量是x1,x2。

bufengzj·2020-08-16 12:36

原理+代码｜手把手教你使用Python实战反欺诈模型

本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。

大咖爱爬虫·2020-08-16 12:47

最小二乘的几何解释

数据集形式为：(X,T),X,T分别代表自变量与因变量。用矩阵来表示训练数据时，往往每行代表一个数据。假设w是回归系数，与x的维数相同。

xieshangxin·2020-08-16 10:43

[读书笔记] 机器学习（三）：线性模型

1.什么是线性回归线性回归：通过拟合因变量$y$和自变量$\vec{x}$的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。

weixin_30627381·2020-08-16 09:54

线性回归闭式解推导

[haɪˈpɒθəsɪs]多元线性回归应用举例：幸福度预测：有身体、财富、学历等等自变量因素，有幸福度因变量因素，有一些样本数据，希望得到一个从这

weixin_30326515·2020-08-16 08:05

学习笔记之多项式回归和Pipeline及偏差和方差

一、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）。多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系数是线性的

逆游的鲤鱼·2020-08-16 08:48

lasso算法学习

然而，建模过程需要寻找对因变量最具有强解释力的自变量集合，也就是通过自变量选择(指标选择、字段选择)来提高模型的解释性和预测精度。指标选择在统计建模过程中是极其重要的问题。

Tavia_YingWa·2020-08-16 08:23

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