线性回归

最新推荐文章于 2024-10-30 22:37:50 发布
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本文主要介绍了机器学习的基础概念，包括成本函数、梯度下降算法和矩阵解法等内容，并通过Matlab进行了实战演示，同时也涉及了概率论的相关解释。


1. 基本概念


2. cost function


2. 梯度下降算法


3. 矩阵解法


5. 概率解释


6. matlab 实战

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 7949
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。
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 4101
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。
线性回归介绍
murmuringsOfAJi的博客
06-02 1400
线性回归是统计学和机器学习中最基本也是最常用的回归分析方法之一。它通过建立自变量与因变量之间的线性关系，用于预测或解释因变量。由于其直观性和计算的简便性，线性回归在经济、金融、工程和自然科学等领域得到了广泛应用。回归分析是一种统计方法，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。它的主要目的是建立一个数学模型，通过自变量预测因变量。根据自变量的数量，回归分析可以分为简单回归和多元回归。线性回归是指自变量和因变量之间的关系可以用一个线性方程来表示的回归分析方法。
多重线性回归
Y2663438690的博客
10-30 2595
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。
多元线性回归模型
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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。
线性回归模型详解
power_9的博客
06-23 2291
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。
数学建模——线性回归模型
小李很执着的博客
05-14 2586
1.R平方（R-squared）： R平方是一个衡量模型拟合优度的指标，表示因变量的变异中能被自变量解释的比例。R平方越接近1，说明模型对数据的拟合越好。 2.调整R平方（Adjusted R-squared）： 调整R平方考虑了自变量的数量和样本量，相比于R平方更可靠。 3.残差分析： 分析残差是否呈现出随机分布，检查是否满足模型假设。 4.方差膨胀因子（VIF）： 用于检测自变量之间的多重共线性问题。
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。
sklearn-线性回归
2301_77698138的博客
08-18 2344
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。
近代非线性回归分析-韦博成1989
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...
代码 多元线性回归代码 代码 多元线性回归代码
06-04
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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