回归分析

最新推荐文章于 2023-12-23 11:07:39 发布
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#回归分析

本文深入探讨了回归分析的各种类型，包括一元线性回归、多元线性回归及其选择方法（如前进法、后退法、逐步回归法），非线性回归的线性化技巧，以及适用于分类问题的Logistic回归。通过本文，读者可以了解回归分析的基本概念、方法及应用。

回归分析

在有监督学习中，根据响应变量的种类，我们可以分为回归（因变量Y为连续变量）与分类（因变量Y为离散变量）

一元线性回归

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多元线性回归

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多元线性回归的基本步骤：
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在多元线性回归中，快速选择方程的方法：

（1）前进法

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（2）后退法

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（3）逐步回归法

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非线性回归

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对于非线性回归，我们可以通过函数表达式变形，将非线性回归转化成线性回归。

Logistic回归

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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
实现一元逻辑回归
weixin_45289300的博客
01-27 961
加载数据 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 x = np.array([137.97,104.50,100.00,126.32,79.20,99.00,124.00,114.00,106.69,140.05,53.75,46.91,68.00,63.02,81.26,86.21]) y = np.array([1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0])
模型操作_向前、向后逐步回归模型 视频操作
weixin_35523259的博客
01-14 3094
关注财经节析，“每天9分钟，节约一小时。”【EViews微课堂015】《手把手教你EViews软件操作与案例分析》系列向前、向后逐步回归模型内容提要介绍向前、向后逐步回归模型在EViews中的操作。一向前逐步回归模型介绍(1)用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。(2)以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，按对被解释变量贡献大小的顺序逐个引入其余的解释变量。①...
如何使用机器学习的方法进行三维曲面拟合
weixin_43178737的博客
10-21 5329
如何应用机器学习的方法进行三维曲面的拟合
基于python的自变量选择—所有子集回归、后退法、逐步回归（非调库）
weixin_46657323的博客
03-11 5974
1、为什么需要自变量选择？ 一个好的回归模型，不是自变量个数越多越好。在建立回归模型的时候，选择自变量的基本指导思想是少而精。丢弃了一些对因变量y有影响的自变量后，所付出的代价就是估计量产生了有偏性，但是预测偏差的方差会下降。因此，自变量的选择有重要的实际意义。 2、自变量选择的几个准则 （1）自由度调整复决定系数达到最大 ​​​​​​​ 其中，n为样本量，p为自变...
逻辑回归-逐步回归（stepwise regression）的一些思考
fulk6667g78o8的专栏
01-25 6772
在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料 QQ学习群：1026993837 领学习资料            在数据挖掘中，我们经常用到逻辑回归算法。逐步回归又是筛选变量的一个自动化算法，被诸多大学教授讲述。我在机器学习项目中累计经验说明逐步回归有时是有用的，特别是存在较多相关性高的变量时，逐步回归可以很好降低模型维度，降低逻辑回归模型多重共线性。当然逐步回归不是完全消除模型多重共线性，而是很好改善情况，多重共线性
精选资源
应用回归分析应用回归分析
04-04
回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，特别是因变量（目标变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间的关系。在这个主题中，我们将深入探讨回归分析的应用、数据挖掘和统计学原理。 首先，回归分析的...
精选资源
应用回归分析课后题答案详细版_应用回归分析_
09-29
《应用回归分析》是统计学领域的一门重要课程，它主要研究如何通过数学模型来描述两个或多个变量之间的关系，特别是因变量与一个或多个自变量之间的关系。在这个压缩包中，我们找到了“应用回归分析课后题答案详细版...
精选资源
线性回归分析第5版下载pdf
最新发布
04-09
很清晰的版本 还不错
近代回归分析报告.pdf
03-17
在解读给定文件信息中提供的内容时，我们首先需要根据标题、描述和标签将文档识别为一份关于近代回归分析的课程报告。虽然提供的【部分内容】看似是一些不成系统的字符序列，但根据描述可以推断这些内容是近代回归...
一元、多元逻辑回归的实现
02-07
一元、多元逻辑回归的实现——tensorflow2 https://blog.youkuaiyun.com/qq_43940950/article/details/122807943
三维平面线性回归拟合
10-07
#线性方程z=a∗x+b∗y+c表示空间一平面 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,10), np.linspace(0,100,10)) zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(10,10)) #随机生成空间上的x,y,z坐标 print(yy) # 构建成特征值的形式 X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flatten() # 建立线性回归模型 regr = linear_model.LinearRegression() # 拟合 regr.fit(X, Z) # 不难得到平面的系数、截距 a, b = regr.coef_, regr.intercept_ # 给出待预测的一个特征 x = np.array([[5.8, 78.3]]) # 方式1：根据线性方程计算待预测的特征x对应的值z（注意：np.sum） print(np.sum(a * x) + b) # 方式2：根据predict方法预测的值z print(regr.predict(x)) 。。。
运用opengl实现曲面拟合
04-10
运用opengl实现曲面拟合的简单程序,可以通过输入控制点，改变曲面的形状
使用TensorFlow编程实现一元逻辑回归
xuechanba的博客
05-02 1956
在实现逻辑回归时，需要计算 Sigmoid 函数： 如何编程来实现这个函数表达式： import numpy as np import tensorflow as tf # 在TensorFlow中, 使用 exp 来实现 e^x 的运算, # 需要注意这个函数的参数要求是浮点数。 x = np.array([1., 2., 3., 4.]) w = tf.Variable(1.) b = tf.Variable(1.) print(1/(1+tf.exp(-(w*x+b)))) """ tf.Te
Spark-MLlib的快速使用之十四（逻辑回归 一元逻辑回归）
tbb_1984的博客
11-19 517
（1）描述 逻辑回归 Logistic regression L-BFGS支持二分逻辑回归和多项式逻辑回归，SGD只支持二分逻辑回归。L-BFGS不支持L1正则化，SGD版本支持L1正则化。当L1不是必须时，推荐使用L-BFGS版本，它通过拟牛顿近似Heaaian矩阵收敛的更快更准。 （2）样例数据 1 159:124 160:253 161:255 162:63 186:96 187:2...
【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归（代码实测）
weixin_51658186的博客
12-23 1674
首先导入必要的模块，这里主要使用了Python的sklearn库里自带的丰富算法模块！具体每个库的功能可自行查阅，这里只讲明思路。
逻辑回归
莫一丞元
09-10 927
Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，通俗的讲就是在线性函数的外面嵌套一个非线性函数。其特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量。常应用于： 分类问题（二分类）：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定，其中softmax regression应用于多分类，是其推广； 排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序； 预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值预测广告收益。 目标函数构造： 首先说明一下sigmo
实现一元线性回归
qq_37289115的博客
12-16 919
课程回顾 逻辑回归 在上一节课中我们介绍了逻辑回归，逻辑回归是在线性模型的基础上，再增加一个sigmoid的函数来实现的。 y=σ(wx+b)=11+e−(wx+b)y=\sigma(wx+b)=\frac{1}{1+e^{-(wx+b)}}y=σ(wx+b)=1+e−(wx+b)1​ 输入样本特征， 经过线性组合之后得到的是一个连续值。 经过sigmoid函数把它转化为一个0~1之间的概率。 通过设置合理的阈值就可以实现二分类问题。 分类器的目标是希望正确分类的比例尽可能高。在模型训练好之后，可以使
机器学习 | 算法模型 —— 回归：一元/多元/逻辑回归 (以深度学习框架TensorFlow实现)
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
01-14 1197
0.线性回归的基本假定 ①所有解释变量之间互不相关（无多重共线性） ② ③假设变量（偏差）与随机变量不相关 ④随机扰动项满足正太分布 ⑤数据基本服从线性回归 1.一元线性回归[数据计算方式] 1.1 批量输入 and 批量计算 下部程序中在进行最后的数值迭代过程中，使用的是批量计算的方式进行计算 优点：一次性将所有数据加载到内存中，让计算模型在短时间内对数据进行处理 缺点...
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