线性回归

最新推荐文章于 2024-10-30 22:37:50 发布
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分类专栏： pmp学习笔记 文章标签： 机器学习
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C/C++ 线性回归算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-07 7801
线性回归是一种常用的预测和建模算法，用于建立自变量（特征）和因变量之间的线性关系模型。拟合直线：使用线性方程 y = mx + b 来拟合数据，其中m是斜率，b是截距。线性回归算法的目标是找到最佳的m和b，使得拟合直线与数据点的误差最小。损失函数：常用的损失函数是均方误差（MSE），它是实际值与预测值之间差异的平方的平均值。数据准备：从数据集中选择自变量和因变量的数据，并进行预处理，例如去除异常值、缺失值处理和归一化处理。参数估计：使用最小二乘法来估计参数m和b的值，最小化损失函数。
sklearn-线性回归
2301_77698138的博客
08-18 1910
sklearn（Scikit-learn）是Python中用于机器学习的一个非常流行的库，它提供了大量的算法和工具来构建和评估模型。线性回归是统计学中用于预测一个或多个自变量（特征）和一个因变量（目标）之间线性关系的方法。回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。在sklearn中，线性回归可以通过LinearRegression类来实现。线性回归模型易于理解和解释，模型的参数（系数和截距）直接反映了自变量对因变量的影响。但是预测能力有限，比如数据比较复杂的时候。
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 3878
线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习的技术，用于研究两个或多个变量之间的线性关系。在本文中，我们将深入探讨线性回归模型的定义、优缺点、应用场景以及未来展望。线性回归模型是一种基于线性假设的统计模型，用于预测一个连续型因变量（也称为响应变量）与一个或多个自变量（也称为解释变量）之间的关系。其基本形式为：其中，表示因变量，表示自变量，是待估参数，是误差项。该模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，并且误差项服从正态分布。
多元线性回归模型
小高~的博客
11-28 3万+
本文主要介绍多元线性回归模型的概念及引入，模型构建的基本假定，如何去估计参数，随后介绍模型的检验及注意事项，最后介绍利用模型如何预测。
多重线性回归
Y2663438690的博客
10-30 1966
残差是回归模型中误差的估计。在理想的线性回归模型中，残差的平均值应该为零。残差的和也应该为零，因为预测值是根据最小二乘法计算的，这意味着它们被加权平均以使残差的总和最小。在一个好的回归模型中，残差应该随机分布，并且没有明显的模式。
线性回归模型详解
power_9的博客
06-23 1974
线性回归模型是通过拟合一条直线来描述自变量（X）和因变量（Y）之间的关系。Yβ0β1XϵYβ0​β1​Xϵ其中，YYY是因变量，XXX是自变量，β0\beta_0β0​是截距，β1\beta_1β1​是斜率，ϵ\epsilonϵ是误差项。线性回归模型作为一种基本的统计分析方法，因其简单性和易解释性，在各个领域得到了广泛应用。通过对数据进行探索性分析、建立模型、检验假设和评价模型，可以帮助我们深入理解变量之间的关系，并做出合理的预测和决策。
简单线性回归模型
小高~的博客
12-02 1万+
研究经济变量之间相互数量关系最基本的方法之一是回归分析。在回归分析中，只有一个解释变量的线性回归模型是最简单的，称为简单线性回归模型或一元线性回归模型。本文主要从最简单的一元线性回归模型入手，讨论在基本假定满足的条件下，对经济变量关系进行计量的基本理论和方法。
线性回归详解
热门推荐
suotanyu1595的博客
09-18 3万+
目录1. 什么是线性回归2.一元线性回归3. 损失函数4. 最小二乘法5. 小结 1. 什么是线性回归 其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。如果目标变量y是分类型变量，如预测用户的性别（男、女），预测月季花的颜色（红、白、黄……），预测是否患有肺癌（是、否），那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测；如果y是连续型变量，如预测用户的收入（4千，2万，10万……），预测员工的通勤距离（500m，1km，2万里……），预测患肺癌的概率（1%，50%，99%……），我们
线性回归预测
qq_51691366的博客
05-23 2844
如果 `slope` 的值为 0，则表示 `x` 和 `y` 之间没有线性关系。执行一个方法，使用了 `scipy` 库中的 `stats` 模块中的 `linregress()` 函数对 `x` 和 `y` 数组进行了线性回归分析，并将分析结果保存在 5 个变量中，分别是 `slope`、`intercept`、`r`、`p` 和 `std_err`。如果 `p` 的值小于预设的显著性水平（通常为 0.05），则表明回归系数具有显著性，即 `x` 对 `y` 的影响不是由于随机因素引起的。
近代非线性回归分析-韦博成1989
最新发布
11-23
近代非线性回归分析是一门在统计学领域中占据重要地位的分支学科，其研究的核心在于如何处理和分析那些非线性关系的数据。与传统的线性回归分析不同，非线性回归关注的是变量间复杂且非线性的关系，这种关系无法通过...
18.线性回归及多项式回归分析四个案例分享1
08-03
【线性回归】是统计学和机器学习领域中一种基本且重要的预测模型，它用于建立因变量（目标变量）和一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系，即因变量可以表示...
回归分析-非线性回归及岭回归
04-28
在这个例子中，我们关注的是非线性回归和岭回归，这两种方法在数据挖掘、人工智能和机器学习领域中都有广泛应用。 首先，银行的案例是一个典型的回归分析问题，旨在理解不良贷款的成因。通过分析25家分行的2002年...
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06-04
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4.STACEY矩阵及其对应的开发模型、敏捷开发评估方法
csdn_kelly的博客
01-14 2057
敏捷型开发适用性评估方法-----雷达图：图中绿色部分面积越小越适合使用
神经网络在分类中的应用
csdn_kelly的博客
04-26 1371
我们知道，逻辑回归可以用来分类，但仅仅是对于特征量很少时，当特征量特别多时，就不适用了，所以引入了神经网络。 声明一下，当类别数C>=3时，输出层有C个结点，否则只用一个结点就可以了；激活函数就是非线性函数比如sigmoid、Relu等。 1.神经网络 首先了解一下单一神经元内部的构造（图片来源https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/...
信息熵、信息增益
csdn_kelly的博客
12-23 967
关于信息熵、信息增益的一些思考 1.为什么信息熵越大，蕴含的信息量越多？ 拿二分类问题来说，首先信息熵的公式是 Ent(D) = -(p*log_2( p)+(1-p)*log_2(1-p)) p是某一类（假设label=0）的概率，那么1-p就是另一类的概率，图像如下： 上图x轴时概率p，y轴时信息熵， 由图像可得，当p=0或者1时，熵最小为0，此时变成了只有一类的问题，那么类别就很确定，只能是p=1所对应的类，蕴含的信息量少而确定，而当p=0.5时，此时信息熵最大为1，而且对于类别的预测就和随机猜测结
决策边界、代价函数、多元分类
csdn_kelly的博客
04-23 804
1.决策边界：根据logistic回归方程的假设函数h(x)=g(），g(z)=1/(1+e^(-z))，g(z){0,1},可知当g(z)>=0.5时z>=0时，相反z<0，分类时只要满足>=0就可以实现分类，当参数确定时，即可绘制出一条线，当该线就有线性特征时，即为线性可分，否则为非线性可分（但仍然可以分类，比如圆、椭圆等）。另：决策边界只由参数theta决定，跟训练集...
关于AUC的另一个解释
csdn_kelly的博客
01-05 790
问题描述：同样的数据，不同的特征，预测是否成交时，当auc越高，精确率在0.6时预测数量却越少，auc越低，精确率在0.6时预测数量却增多 本质：AUC的另一解释：一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性 解释：auc低，预测为正的概率低，对应模型的召回低，整体预测为1的样本量就少，导致精确率高；auc高，偏向于将样本预测为正样本，会导致召回率越高，但精确率低。 参考温州：https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/.
线性回归与局部加权线性回归解析
"这篇文档是关于线性回归的综合学习资料，涵盖了标准线性回归、局部加权线性回归以及正则化的ridge和lasso方法。" 线性回归是一种广泛应用的统计学方法，用于建立输入变量（X）与输出变量（Y）之间的线性关系模型。...
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