r语言线性回归第3页

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

M.D·2024-03-17 14:50

每天一个数据分析题（二百零一）

以下关于线性回归模型的经典假设，描述正确的是（）。

紫色沙·2024-03-14 19:46

水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水

目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展

海绵波波107·2024-03-14 07:30

2019-04-19

线性回归，能够用来探索多个变量与另一个变量之间的线性关系。weka、SPSS软件实现编程。

AliceGYY·2024-03-13 22:09

R语言安装包tidyverse时，报Error: package or namespace load failed for ‘tidyverse’ 错误

R语言再安装tidyverse包时，宝如下的错误：>library(tidyverse)#操作Error:packageornamespaceloadfailedfor‘tidyverse’inlibrary.dynam

石榴花专场·2024-03-13 06:26

R语言及其开发环境简介

R语言及其开发环境简介R语言历史R语言来自S语言，是S语言的一个变种。S语言由贝尔实验室研究开发，著名的C语言、Unix系统也是贝尔实验室开发的。

luohaha66·2024-03-11 02:56

热衷组培的二货潜·2024-03-10 21:59

跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2绘制带有条纹的分组柱形图

论文Pan-Africangenomedemonstrateshowpopulation-specificgenomegraphsimprovehigh-throughputsequencingdataanalysishttps://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3本地pdfs41467-022-31724-3.pdf论文中公布了大部分图的数据，

小明的数据分析笔记本·2024-03-10 17:29

python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)可用于微生态研究及R语言实现

导读结构方程模型（StructuralEquationModeling，SEM）是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法，也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合，可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系，替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早

weixin_39650139·2024-03-10 05:00

多轨迹建模方法的介绍与实操-基于R语言

本文介绍了多轨迹建模方法（Group-BasedMultivariateTrajectoryModeling），这是一种扩展了单指标组基轨迹建模的技术，用于分析多个疾病生物标志物或临床重要因素的联合轨迹，以更好地理解和追踪疾病进程、行为或健康状态的变化。多轨迹建模利用有限混合模型，识别出遵循相似多指标轨迹的个体群体。这种方法克服了传统统计分析在处理多变量纵向数据时的局限性，允许同时分析多个相关指标

做自己的探路者·2024-03-09 11:08

Rust的Linfa和Polars库进行机器学习

使用Rust的Linfa库和Polars库来实现机器学习中的线性回归算法。Linfacrate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建机器学习应用程序。

Hello.Reader·2024-03-08 21:48

R语言简介，R语言开发环境搭建步骤，R基础语法以及注释详解

R语言是一种用于统计计算与绘图的编程语言，由新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼于1993年发明。

黑夜照亮前行的路·2024-03-08 20:47

线性回归（1）

在机器学习中算法通常分为回归和分类两种，今天我们探讨什么线性回归。以及如何设计一个线性回归模型。什么回归简单理解通过数据最终预测出来一个值。回归问题的实例就是找到

zidea·2024-03-06 05:24

箱线图怎么判断异常值_异常值检测算法--箱线图四分位检测异常值

对样本数据或者全部数据线性回归，找出概率密度函数。

weixin_39866265·2024-03-04 23:48

Rstudio-深度学习执行代码

R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。

俊俏的萌妹纸·2024-03-04 13:35

人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归

2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展，简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。

ALGORITHM LOL·2024-03-04 11:33

Topic 10. 单因素 Logistic 回归分析—单因素分析表格

01单因素Logistic回归分析方法Logistic回归模型是一种概率模型它是以某一事件发生与否的概率P为因变量，以影响P的因素为自变量建立的回归模型，分析某事件发生的概率与自变量之间的关系，是一种非线性回归

90066456ace6·2024-03-03 01:57

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31996原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于GAMLSS的研究报告，包括一些图形和统计输出。GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM

·2024-03-01 04:32

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据

本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist

·2024-02-28 03:55

R语言编程-Tidyverse 书籍-第二章（1）

本章节主要讲数据操作三个关键点向量化编程思维和函数式编程思维，应用在数据框或更高级的数据结构中将复杂数据操作分解为若干基本数据操作的能力：数据连接、数据重塑（长宽变换/拆分合并列）、筛选行、排序行、选择列、修改列、分组汇总接受数据分解的操作思维1管道操作magrittr包引入了管道操作，能够通过管道将数据从一个函数传给另一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。例如x%>%f()%>%g

Hello育种·2024-02-26 00:04

学习笔记(20):R语言入门基础-基本函数

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/24913/285693?utm_source=blogtoedu基本函数求和函数sum()a=c(1,2,3,4)sum(a)对应结果：[1]10求最大值max()a=c(1,2,3,4)max(a)对应结果：[1]4求最小值min()a=c(1,2,3,4)min(a)对应结果：[1]1求均值mean()a=c(1,2

闲鱼粗面·2024-02-25 12:53

R语言【raster】——rasterize()：栅格化点、线、面

Packagerasterversion3.6-27Description将与“对象”类型空间数据(点、线、多边形)相关的值转移到栅格单元。对于多边形，如果多边形覆盖栅格单元的中心，则传输值。对于行，将值传输到与行接触的所有单元格。您可以通过先将多边形光栅化为直线，然后再光栅化为多边形来组合此行为。如果x代表点，每个点被分配到一个网格单元。落在单元格之间边界上的点被放置在右边的单元格和/或下面的单

ALittleHigh·2024-02-25 02:41

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

LinearRegression是线性回归算法。线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进

giszz·2024-02-24 17:58

【机器学习】多元线性回归

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-23 07:25

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概

生物信息与育种·2024-02-20 23:04

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始

亿维数组·2024-02-20 21:37

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

学习小组Day 4笔记--安心

iris$Sepal.Length~iris$Species,col=c("lightblue","lightyellow","lightpink"))1603709961(1).pngiris是一个R语言自带的

安心_abb1·2024-02-20 21:20

我们一起玩AI 5 —— 偏导数与梯度下降

5秒导读，本文将讲述偏导数，梯度，方向导数，与线性回归权重向量θ的求法大家好，我是玩ai时长两年半的个人程序猿ASRay，喜欢读，写，编程，数学....板砖！

ASRay明日丽科技·2024-02-20 18:11

【R语言】批量读取某路径下文件内容

使用for循环把下载地TCGA数据读入R语言并转换成数据框使用三个for循环来完成，这是第一个for循环。

巩翔宇Ibrahimovic·2024-02-20 12:39

【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

Yaoyao2024·2024-02-20 11:12

R语言与数据分析-01-数据类型与数据输入-01-基础

一.R语言的数据类型原文链接:r语言与数据分析实战11.1知识描述搞清楚我们面对的数据类型是什么，并能实现数据类型之间的转换1.2相关知识需要认真学习以下函数：mode():用来查看数值类型的函数；as.numeric

落空空。·2024-02-20 10:28

【R语言】单个分类模型性能评估、两个分类模型性能对比、统计检验

单个模型评估#install.packages("pROC")library(pROC)calculate_metrics=cutoff$threshold,1,0)confusion_matrix=cutoff1$threshold,1,0)predicted_label2=cutoff2$threshold,1,0)sensitivity1<-sum(predicted_label1==1&l

JianJuly·2024-02-20 09:05

趣学贝叶斯统计：概率密度分布(probability density function)

目录1.分布:PDF与PMFPDFPMF2.将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率：导数3.R语言实践4.小结1.分布:PDF与PMFPDFPDF定义在连续值上。

Ashleyxxihf·2024-02-20 09:03

数据分析 - 机器学习

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异

龙马啊·2024-02-20 08:43

学习小组Day5笔记--lele

主要是学习R语言的数据结构，理解和使用向量和数据框。

ELLE0622·2024-02-20 06:58

R语言中对各个文件的导入

R—读取数据（导入csv,txt,excel文件）导入CSV、TXT文件read.table函数：read.table函数以数据框的格式读入数据，所以适合读取混合模式的数据，但是要求每列的数据数据类型相同。read.table读取数据非常方便，通常只需要文件路径、URL或连接对象就可以了，也接受非常丰富的参数设置：file参数：这是必须的，可以是相对路径或者绝对路径（注意：Windows下路径要用

Sinsinw·2024-02-20 06:01

生信星球学习小组Day5笔记-柠萌

Day5数据结构思维导图如下R语言数据结构.png1重点知识点（拷贝自生信星球）（1）R的赋值符号不是等号，而是<-（2）在Console控制台输入命令，相当于Linux的命令行（3）R的代码都是带括号的

柠萌_593d·2024-02-20 04:32

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

PyTorch-线性回归

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a

一个高效工作的家伙·2024-02-20 00:46

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤

X.AI666·2024-02-19 23:48

《学习小组Day4笔记--Ace》

R语言基础一、安装R（基础）和Rstudio1.确保自己电脑的用户名是英文，如果不是，按照这个教程修改账户环境变量https://mp.weixin.qq.com/s？

Aceup·2024-02-19 19:18

R语言实战第5章：高级数据管理

本章内容数字和统计函数字符处理函数循环和条件执行自编函数数据整合与重塑5.1一个数据处理难题题目详见R语言实战第一版第86页（需要的同学，公众号私信：R语言实战。

亚航·2024-02-19 19:47

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

·2024-02-19 18:51

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据********）。VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更

·2024-02-19 18:17

R语言基于ARCH模型股价波动率建模分析|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3856原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于ARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。引言金融中一个重要度量是与资产相关的风险，而资产波动率是最常用的风险度量。然而，资产波动率的类型有多种。波动率不能直接观测的性质在波动率研究和建模中有非常重要的含义。数据选取笔者选取1973年1月到2009年12月，英特尔公司（INTC）股票的

·2024-02-19 18:43

R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三

·2024-02-19 18:42

生信学习小组Day7笔记--苏剑请

以下知识点均为生信星球公众号提供）：生信Day7笔记1.png生信Day7笔记2.png心得1.7天的学习进入了尾声，其实生信的学习远远还没有结束，昨天老师教了如何下载R包小抄和根据R包小抄进行学习，日后将会是我学习R语言的重要指南

苏剑清·2024-02-19 17:29

基于R语言APSIM模型应用

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧

PhyliciaFelicia·2024-02-19 16:51

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