回归博客

最新推荐文章于 2024-07-21 11:05:11 发布
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博主许久未写博客，今日回归，希望后续能分享相关技术文章。
已经很久没有写博客了， 今天回归， 希望以后可以把相关的技术文章分享给大家。
Tectool
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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。
岭回归和Lasso 回归
IMWTJ123的博客
03-24 2226
线性回归存在问题： 在处理复杂的回归问题时，普通的线性回归问题会出现预测精度不够的问题，如果模型中特征之间有较强的相关关系时，即特征之间出现严重的多重共线性时，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计的方差太大，求出来的模型就很不稳定。再具体取值上与真值有较大偏差。这时就需要对数据中的特征进行提取，回归算法里面的特征选择的方法有岭回归和 Lasso 回归。这两种方法都属于正则化的特征选...
GTWR介绍
WenbinYao&YouweiHu
10-13 2万+
本博客主要介绍GTWR模型及其扩展以及传统的GWR。 1.GTWR介绍 Huang在GWR模型的基础上提出GTWR模型，GWR模型中自变量的回归参数随空间地理位置的变化而变化，而GTWR模型中自变量的回归参数是随着时空位置的变化而变化。因此该模型相对GWR模型能较好地描述解释变量与因变量之间的时空关系，GTWR模型的基本表达式如下所示： 其中，(ui,vi)表示第i个样本点的经纬度坐标，ti表示观测时间，yi表示第i个样本点的因变量值，Xik表示第i个样本点的第k个解释变量。 为模型误差项,β0(ui,v
用ArcGIS做GTWR 时空地理加权回归分析
hu397313168的博客
12-16 2万+
空间异质性是空间计量回归的重要研究对象，通常采用地理加权回归模型进行分析，而ArcGIS自带工具箱只能支持截面数据的地理加权回归。AICc 不是拟合优度的绝对度量，但是对于比较具有不同解释变量的模型是有用的，只要它们应用于相同的因变量。首 先 ， 确 保 你 的 电 脑 上 安 装 有 arcgis10.0 以 上 的 版 本 ， 然 后 点 击http://www.grm.cuhk.edu.hk/~huangbo/GTWR/GTWR_AddIn.rar，下载 install-package 安装包。
ArcGIS Pro中的回归分析浅析（下）地理加权回归工具(GWR)使用&小结
GIS骆驼的GIS博客
03-31 2万+
内容导读 1）回归概念介绍； 2）探索性回归工具（解释变量的选择）使用； 3）广义线性回归工具(GLR)使用； *加更：广义线性回归工具的补充内容 4）地理加权回归工具(GWR)使用+小结。 说明：本节是这个学习笔记最后一部分。 PART/ 04 地理加权回归工具(GWR)使用 上一节我们讲了GLR广义线性回归，它是一种全局模型，可以构造出最佳描述研究区域中整体数据关系的方程。如果这些关系在研究区域中是一致的，则 GLR 回归方程可以对这些关系进行很好的建模。不过，当这些关系在研
基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型
最新发布
frankgis的博客
07-21 9724
时空地理加权回归（GTWR）模型是由美国科罗拉多州立大学的Andy Liaw、Stanley A. Fiel和Michael E. Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法。它是在传统地理加权回归（GWR）模型的基础上发展起来的，通过结合时间和空间两个维度，提供了一种更为灵活和精确的时空数据分析手段。背景和发展传统的地理加权回归（GWR）模型主要关注地理空间上的数据变化，通过引入地理位置的权重，来刻画不同地理位置下变量之间的关系。
5. 逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计 - zjuPeco的博客 - 优快云博客1
08-03
《逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计》 逻辑回归是一种广泛应用的分类方法，它虽然名字中含有“回归”，但实际上是解决分类问题的一种有效工具。逻辑回归的核心思想是通过引入Sigmoid函数，将...
PyTorch 实现 线型回归-谢TS的博客.pdf
07-17
在PyTorch中实现线性回归是一个基础且重要的任务，它是深度学习模型的起点，能够帮助我们理解如何构建和训练神经网络。线性回归模型通常用于寻找两个变量之间的线性关系，但在某些情况下，我们可能需要处理非线性的...
PyTorch 实现 非线型回归-谢TS的博客.pdf
07-17
在本文档中，我们探讨了如何使用PyTorch来实现非线性回归，这是一个常见的机器学习任务，尤其在深度学习领域。非线性回归通过构建包含激活函数的神经网络模型来处理非线性关系的数据。 首先，让我们了解非线性回归...
GTWR模型matlab实现
10-07
能够实现GTWR模型的系数求解，非平稳性检验。通过matlab编程，导入工具箱实现。
GWmodel | 地理加权模型（Ⅱ-2）：如何查看地理加权回归的显著性
R语言学堂
10-29 4102
《地理加权模型》系列自推出来，深受各位读者喜爱。前几天有读者问：使用gwr()等函数运行模型后，怎么去查看它里面的信息呢？比如如何看变量系数的显著性。本篇就来介绍如何在R语言中去查看GWR...
回归标准差和残差平方和的关系_GWR|ArcGIS中地理加权回归的操作与解读（二）地理加权回归操作与结果解读...
weixin_36110344的博客
01-10 1万+
点击上方蓝色字体，关注我们“站在巨人的肩膀上，俯瞰世界。”几点说明：1.本文使用的软件是：ArcGIS10.72.本文从应用角度出发，侧重于操作方法，有关理论基础和数学推导可参考其他公开发表的论文3.主要参考来源：ArcGIS帮助文档、公众号：曾冰在路上，虾神daxialu4.考虑到本人水平有限，如有错误，欢迎大家批评指教！5.如果本文对您有所帮助，欢迎点赞、转发与在看！感谢！6.关注公...
地理加权回归简易总结
热门推荐
GIS小学生的博客
02-21 6万+
地理加权回归 空间统计有别于经典统计学的两大特征：空间相关性和空间异质性，莫兰指数等可以用来量化空间相关性，那么地理加权回归，就可以用来量化空间异质性。 1.地理加权回归的出现： 1）因为地理位置的变化，而引起的变量间关系或结构的变化称之为空间非平稳性（spatial nonstationarity)。——虾神 在空间上出现的非平稳性，通常被认为由以下三个方面的原因引起的： 随机抽样的误差引起...
加权回归估计_GTWR|地理时空加权回归插件安装与操作
weixin_40008135的博客
01-14 1万+
点击上方蓝色字体，关注我们“站在巨人的肩膀上，俯瞰世界。”写在前面：1.感谢各位老师和同学提供的方法与教程2.GTWR插件以及案例数据在文中以网盘形式共享3.如果本文对您有所帮助，欢迎转发、点赞与在看！感谢！4.持续关注公众号，未来还会免费共享更多数据01地理时空加权回归(GTWR)地理时空加权回归( Geographically and TemporallyWeightedRegr...
地理加权回归_GIS应用技巧之地理加权回归分析（2）
weixin_39705435的博客
12-05 2万+
案例与软件操作(1)案例描述现有全国省域矢量地图以及2014年 GDP等经济属性数据，利 用地理加权回归分析我国省域经济影响因素的空间异质性，影响因素 变量选取参照新古典经济增长模型，选取劳动力与资本这两个基本变量，另外 考虑到一个重要的制度性因素变量，即市场化变量。其中劳动力用年末就业人 口进行表征，资本用固定资产投资表征，市场化采用樊纲等人测度的市场化指 数进行表征。(2)数据准备全...
模型数据处理 —— @SessionAttributes
Faith, Simpleness, Transparency, Innovation
08-16 237
springframework.ui.Model; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; @Controller public class SpringMVCTest { @RequestMapping("/testSessionAttributes") public String testSessionAttributes(Model model) { User user =
Logistic回归中使用Sigmoid函数的原因 - 优快云博客解析
在机器学习中，logistic回归是一种常用的分类算法，它广泛应用于各种领域，如医学、金融、市场营销等。在logistic回归中，我们需要对数据进行分类，而sigmoid函数的使用是为了将线性模型的输出映射到[0,1]之间，以...
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