回归优快云

作者反思了自己在Python学习上的半途而废,并意识到仅靠运气获得英语竞赛三等奖不足以证明实力。强调了学习总结的重要性,表达了对他人付出更多努力的羡慕,并决定采取行动改变自己,以实现读博的目标。

啊,好久没来了。之前的python感觉学了个半截子,这样真不好。英语竞赛倒是靠运气得了三等奖。

学习要总结才有收获,静下心来。

最近发现有道云笔记也挺好用的,但是再好用的软件不往里总结知识就是浪费啊。

总是羡慕别人,但是别人确实比我付出了更多的努力啊,不能只羡慕不行动啊。

今天挺受打击的,希望不要每次被打击了以后难受两天然后又一切照旧了,做些什么改变自己吧,你可是要读博士的人了啊。

一元线性回归和多元线性回归是统计学中常用的回归分析方法。 一元线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的线性关系。其数学模型可以表示为 y = β0 + β1x + ε,其中 y 表示因变量,x 表示自变量,β0 和 β1 表示回归方程的截距和斜率,ε 表示误差项。一元线性回归的目标是通过最小化误差项来拟合出最优的回归方程,进而进行预测和分析。常见的一元线性回归方法有最小二乘法和梯度下降法。 多元线性回归是指有多个自变量和一个因变量之间的线性关系。其数学模型可以表示为 y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε,其中 y 表示因变量,x1、x2、...、xn 表示自变量,β0、β1、β2、...、βn 表示回归方程的截距和各个自变量的系数,ε 表示误差项。多元线性回归的目标是通过最小化误差项来拟合出最优的回归方程,进而进行预测和分析。常见的多元线性回归方法有最小二乘法和梯度下降法。 相比一元线性回归,多元线性回归可以考虑多个自变量对因变量的影响,更加适用于实际问题的建模和预测。然而,多元线性回归也面临变量选择、多重共线性等问题,需要注意解释和优化模型的复杂性。 综上所述,一元线性回归和多元线性回归是常用的回归分析方法,用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型,以进行预测和分析。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值