因变量

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

使用MATLAB绘制散点图

假设我们有两个变量x和y，它们分别表示自变量和因变量。我们可以使用rand函数生成一些随机数据作为示例。x=rand(1,50);%生成50个随机数作为自变量y=rand
NoerrorCode·2023-11-16 20:07

科研学习|研究方法——Python计量Logit模型

如果将消费者选择福特汽车记为Y=1，选择本田汽车记为Y=2，选择大众汽车记为Y=3；那么在研究消费者选择何种汽车品牌的时候，由于因变量不是一
博士僧小星·2023-11-16 04:25

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小
托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

方差分析（ANOVA）的基本原理及R实现（单因素）

方差分析（analysisofvariance，ANOVA）几乎是在统计学分析中最常用的方法，通过分析各变量的主效应（maineffect）和交互效应（interactioneffect），从而发现因变量
Odd_guy·2023-11-15 22:44

数据分析之回归分析

回归分析是研究自变量和因变量之间数量变化关系的一种分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量X之间的回归模型，衡量自变量X对因变量Y
pilifeng1·2023-11-14 18:57

机器学习——四大线性回归模型详解（包含理论讲解+公式推导，非常适合初学者！）

1.3对数线性回归(Loglinearregression)1.4对数几率回归(LogisticRegression）1线性回归模型  线性模型概念：通过数据学习得到一个通过自变量的线性组合来进行预测因变量的函数
数据的旅途·2023-11-13 04:19

【机器学习】详解7大经典回归模型

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。
风度78·2023-11-11 17:19

spss之曲线估计

按以下步骤：第一步：选中因变量到因变量框中第二步：选择变量到变量框中注意！因变量和变量的选择区别，因变量等价于y，变量等价于x
霜序廿一·2023-11-11 07:13

利用SPSS进行多重线性回归分析-基础篇

多重线性回归分析简介：简单线性回归是只考虑单因素影响的预测模型，事实上，影响因变量的因素往往不止一个，可能会有多个影响因素，也就是研究一个因变量与多个自变量的线性回归问题，就用到多重线性回归分析了。
糖潮丽子·2023-11-11 07:42

【SPSS】回归分析详细操作教程（附案例实战）

logistic回归分析多元logistic回归分析回归分析概述相关分析与回归分析相关分析只表明变量间相关关系的性质和程度，回归分析是要确定变量间相关的具体数学形式回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量
艾派森·2023-11-11 07:41

SPSS线性回归

目录1.线性回归2.SPSS实现3.结果分析1.线性回归线性回归是一种广泛应用的统计学方法，用于探索自变量（或称特征）与因变量之间的关系。它假设自变量与因变量之
抱抱宝·2023-11-11 07:11

SPSS曲线回归

1.曲线回归曲线回归是一种回归分析方法，用于探索自变量和因变量之间的非线性关系。相比于线性回归，曲线回归可以更好地拟合曲线状或非线性的数据模式。在曲线回归中，常
抱抱宝·2023-11-11 07:04

Python自动进行logistic回归并绘制关于OR的森林图

importpandasaspdimportstatsmodels.formula.apiassmfimportstatsmodels.apiassmfromscipy.statsimportnormimportnumpyasnpfromplotnineimport*"""因变量
_nephrologist_·2023-11-11 01:21

Python自动绘制散点图并进行线性回归

线性回归打包成一个函数：fromplotnineimport*importstatsmodels.formula.apiassmfdeflinear_regression(y,x,df):#y和x均为连续变量：y为因变量而
_nephrologist_·2023-11-11 01:51

Subset Selection

https://www.geeksforgeeks.org/feature-subset-selection-process/貌似有一种比较常见的方法，称为多元逐步回归有3种筛选自变量的方法（1）向前法：n个因变量情况
qq_30362711·2023-11-10 17:19

如何用Excel做最小二乘法②

LINEST函数语法LINEST(known_y's,[known_x's],[const],[stats])known_y's(必须)因变量，单行/单列known_x's(必须)自变量，单行/单列const
刚见面就脸红·2023-11-10 06:02

【机器学习3】有监督学习经典分类算法

逻辑回归中给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。逻
猫头不能躺·2023-11-08 10:10

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

8.1如何理解逻辑回归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。
Mamong·2023-11-07 13:49

统计学方法：方差分析实战

根据影响因素的多少可以分为，单因素方差分析是检验单一因素对因变量在不同水平上的影响是否显著。多因素方差分析是对一个因变量是否受多个因素影响进行分析。本文重点就单因素方差分析进行讨论。
theFullHorizon·2023-11-06 18:10

2023年亚太杯APMCM数学建模大赛ABC题辅导及组队

–按涉及变量个数划分  •一元回归分析  •多元回归分析  –按自变量和因变量之间关系划分  •线性回归分析  •非线性回归分析回归分析主要解决两个问题➢一是确定几个变量之间是否存在相关关系，如果存在，
数模竞赛Paid answer·2023-11-05 23:09

回归分析

运用十分广泛，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。
冬_84fe·2023-11-05 14:12

斯坦福监狱实验

如果生活穿插着规律和不规律氛围让人变得盲从于是就有了披着伪善的外衣做着发指的行径观看过程中并没有感觉哪里不适，哪里不正常看影评别人说难以忍受可能所处环境不同导致自身三观发生差异作为自变量改变不了因变量没有正确的引导在无知的情况下很容易被环境左右并不是每一个父亲都会说
几阵潇潇染绿红·2023-11-05 12:42

大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析 计算机竞赛

这四种分析方法的共同特点都是跳出变动成分的分析角度，从时间序列本身出发，力求得出前期数据与后期数据的量化关系，从而建立前期数据为自变量，后期数据为因变量的模型，达到预测的目的。来个通俗的比喻，大前天
Mr.D学长·2023-11-05 06:56

线性回归及梯度下降

线性回归2.1线性回归简介1.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)之间关系进行建模的一种分析方式2.表示方式:h(w)=w1x1+w2x2+w3x3+…+b=W转置x+
一什么欧·2023-11-04 23:45

机器学习(10)--线性回归（正规方程/梯度下降/岭回归/欠拟合过拟合）

线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：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。
Ona_Soton·2023-11-04 23:13

线性回归全解析: 从基础理论到 Python 实现

关键概念因变量自变量线性关系基本的线性方程表达式理解多变量回归误差项和损失函数误差项均方误差(MSE)最小二乘法什么是最小二乘法最小二乘法思想详细推导线性回归的模型假设线性关系独立性同方差性正态分布误差梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率线性回归实现波士顿放假预测手搓线性回归概述线性回归
我是小白呀·2023-11-04 07:48

线性回归实战1：预测boston房价

简单线性回归：当回归模型包含一个因变量和一个自变量时。多项式回归：当只有一个自变量，但同时含有变量的幂（X2，X3）时，称为多项式回归。多元线性回归：当有不止一个自变量时。一
bb8886·2023-11-03 04:27

多元线性回归

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。
Hry031012·2023-11-03 03:32

机器学习--线性回归

线性回归简介1.1线性回归应⽤场景房价预测销售额预测贷款额度预测1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(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
小玩偶啊·2023-11-02 18:53

t检验、线性回归、PCA、CCA、PLS，都是一家人

2.线性回归说简单也简单，其核心就是用最小二乘法确定损失函数的最小值，如果因变量Y是二分类变量，就是逻辑回归，但也是属于线性回归。3.PCA用得够多了，要说原理，那就是寻找样本在高维空间中方差最大的
陈荣昌·2023-11-02 12:24

互助问答第7期

自变量因变量显著，R方很低，0.1，我用的是混合OLS，应该是面板数据，是不同公司在不同年份的业绩表现的数据。
学术苑·2023-11-02 11:13

数据分析 | KNN模型

对于离散型因变量来说，从k个最近的已知类别样本中挑选出频率最高的类别
Ouroboroszzs·2023-11-02 03:11

kNN模型

KNN算法是一个非常优秀的数据挖掘模型，既可以解决离散型因变量的分类问题，也可以处理连续型因变量的预测问题，而且该算法对数据的分布特征没有任何要求。
月岛雫-·2023-11-02 03:09

【案例实践】R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用

R语言生物群落分析绘图、多元统计分析、CMIP6、遥感碳储量、GEE林业、InVEST等生态环境领域研究中常常面对众多的不同类型的数据或变量，当要同时分析多个因变量（y）时需要用到多元统计分析（multivariatestatisticalanalysis
吹翻书页的风·2023-10-31 21:04

matlab中怎么画函数曲线,用matlab 怎么画函数曲线图

2输入因变量表达式：y1=sin(x);%向量y1的值为x坐标上某
weixin_39847887·2023-10-31 08:58

ArcGIS对矢量数据进行缓冲区分析和叠加分析具体操作

它是一种因变量，由所研究的要素的形态而发生改变。
胡修修·2023-10-30 19:15

机器学习基础（6）：线性回归和拟合

线性回归1介绍线性回归是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。回归问题的目标值是连续的，比如价格，收入等等。
Y_蒋林志·2023-10-30 12:07

使用R语言进行回归分析并设置置信区间

使用R语言进行回归分析并设置置信区间回归分析是一种常用的统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
程序才子·2023-10-29 18:46

关于线性模型的底层逻辑解读 (机器学习 细读01)

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。
处女座_三月·2023-10-29 11:48

深度学习——目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）

每个框都得到4096个特征，把得到的输入svm，得出20个分类的结果Asvm分类后概率为0.98，B概率为0.86，通过对边界框进行IOU计算，大于我们设定的阈值说明是同一个目标，就把概率低的删掉回归那里，因变量就是高度
清园暖歌·2023-10-29 11:26

R数据分析：多分类逻辑回归

Multinomiallogisticregressionisusedtomodelnominaloutcomevariables,inwhichthelogoddsoftheoutcomesaremodeledasalinearcombinationofthepredictorvariables.多分类和二分类唯一的区别就是因变量的水平不一样
Codewar·2023-10-29 07:20

Day4：逻辑回归（Logistic Regression）简介

逻辑回归测量因变量（我们想要预测的结果Y）与一个或多个自变量（特征X）之间的关系，用它内在的逻辑函数来估计结果的可能性。预测结果为了准确预测，这些可能性被转换成二元结果。这就是逻辑函数的任务，
海之瑶·2023-10-29 06:05

人工智能-线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络，回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模
白云如幻·2023-10-28 07:48

java实现多元线性回归

所以，按小时计算的维修时间是因变量。管理人员认为，维修时间依赖两个因素：从最近一次维修服
miaoyibosysu·2023-10-27 18:45

java实现简单线性回归

术语及定义1、因变量dependentvariable需要预测的变量2、自变量independentvariable用来预测因变量值的一个或多个变量3、回归分析利用统计学方法建立一个表示变量之间相互关系的方程称为回归分析
miaoyibosysu·2023-10-27 18:15

GEE——使用MODIS GPP和LAI数据进行一元线性回归计算和R2分析

在一元线性回归模型中，我们假设自变量（x）和因变量（y）之间存在一定的线性关系，通过回归分析，求解出回归方程（y=a+bx），进而预测未来的趋势。
此星光明·2023-10-27 13:12

数学模型——实验建模

通过不断尝试，从而找到近似拟合方程的结构式（可以用最小二乘准则确定）高阶多项式模型根据因变量个数确定多项式最高阶即多项式将所有数据带入计算确定的值多项式的拉格朗日形式给定,其中优点：多项式易于估计出未知模型的积分和微分缺点
0HP·2023-10-27 09:43
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