## 线性回归

最新推荐文章于 2024-06-23 09:14:46 发布
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如何求解系数W

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方式1 最小二乘法

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方式2 梯度下降

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sklearn 版本区别

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回归性能评估

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梯度下降和正规方程比较

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正则化

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思想：减少参数的权重
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岭回归（带正则化的线性回归）

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参数正则化力度α（或者λ）越来越大，高次项的系数越来越小
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lijingmaocs1
关注
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 4099
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。
线性回归模型详解(Linear Regression)
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数据掘金
11-10 24万+
线性回归和逻辑回归
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。
多元线性回归算法
weixin_54089068的博客
10-26 3691
文章目录一、概念二、EXCEL的多元线性回归三、代码实现多元线性回归1.sklearn包实现2.线性回归模型的统计学库实现四、总结参考链接 一、概念 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 二、EXCEL的多元线性回归 ①删除不必要数据列neighborhood和style ②数据分析->回归
线性回归代码
2401_83040292的博客
06-15 1797
formula="{0}~{1}".format(target,"+".join(selected+[candidate])) #自变量名连接起来 aic=ols(formula=formula,data=data).fit().aic #利用ols训练模型得出AIC值。print ("查全率：{:.2f}".format(metrics.recall_score (y_test, y_pred)))
pytorch实现线性回归
m0_62032391的博客
07-14 3061
【代码】pytorch实现线性回归。
线性回归实验
weixin_54435584的博客
03-12 1228
本次作业使用了身高体重数据集，并用WPS自带的线性回归处理方式，Python代码处理以及Python的sklearn库的线性回归模型三种不同的方式进行线性回归。通过本次作业，我进一步学习了线性回归，巩固了所学知识。
Matlab 多元线性回归
smallcubelo的博客
09-06 1万+
使用matlab进行多元线性回归，反演地上森林生物量
线性回归
herosunly的博客
03-07 1万+
线性回归的定义 外事问谷歌,内事问百度。对于机器学习的重要概念的定义，我们需要去维基百科学习。原因在于两点，一为中文的翻译可能会误导人或者丢失一些重要知识点，二为百度百科中定义的内容良莠不齐。 先把维基百科的定义搬运过来：In statistics, linear regression is a linear approach to modelling the relationship betwe...
eeeeeeeason#mechineLearn#线性回归相关、梯度法、主成分分析1
07-25
损失函数的最小值，即是简单线性回归中的最优函数(y^i - ax^i + b )^2 计算此最小值评测标准### 多元线性回归- 核心在于从二维的一个ax+b
机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等
04-30
线性回归可以是简单线性回归（只有一个自变量）或多元线性回归（多个自变量）。 #### 简单线性回归 在简单线性回归中，我们通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和（也称为均方误差）来找到最佳拟合线。这可以...
##这是一篇对线性回归预测的详细讲机的文章
05-25
### 线性回归预测详解 #### 知识点一：理论基础 线性回归是一种基本的统计预测方法，主要用于预测一个数值型变量（因变量）与其他一个或多个数值型变量（自变量）之间的关系。其核心思想在于寻找一条或多条能够...
MATLAB线性回归分析案例
06-07
### MATLAB线性回归分析案例详解 #### 概述 本案例旨在通过一个具体的实例来介绍如何使用MATLAB进行线性回归分析。线性回归是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们理解自变量（如广告支出）与因变量（如销售量...
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及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用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
Lua字符串替换函数[源码]
11-24
本文介绍了在Lua编程语言中使用string.gsub函数进行字符串替换的方法。string.gsub函数接受三个参数：第一个参数是需要进行替换操作的原始字符串，第二个参数是被替换的子字符串，第三个参数是用于替换的新字符串。通过示例代码展示了如何使用该函数将字符串中的换行符替换为逗号，从而实现对字符串的修改。这对于处理文本数据或格式化输出非常有用。
html5游戏源码一笔画
最新发布
11-24
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Win10连接自定义SMB端口[代码]
11-24
本文详细介绍了在Windows 10系统中如何连接使用自定义端口的SMB服务器并进行文件上传的方法。由于SMB协议默认使用的445端口存在安全隐患，许多服务器会禁用该端口并改用自定义端口。文章通过端口转发技术，将本地445端口映射到远程SMB服务器的自定义端口，从而实现安全连接。具体步骤包括：配置端口转发规则、映射网络驱动器、输入凭据连接服务器等操作。最后还提供了传输完成后删除转发规则的注意事项。该方法适用于需要访问带用户名和密码验证的自定义端口SMB服务器的场景。
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开，采用Matlab代码实现相关算法，属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制（DMPC）在多无人机系统中的一致性控制问题，通过构建固定翼无人机的动力学模型，结合分布式协同控制策略，实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程，并提供了完整的Matlab代码支持，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备自动控制、无人机系统或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师；熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳； 使用场景及目标：①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证；②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发；③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法，提升对多智能体协同控制的理解与实践能力； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑，同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术，以深化对无人机集群控制的整体认知。
轻松实现线性回归的计算软件介绍
### 知识点：线性回归 线性回归是一种统计学方法，用于研究两个或多个变量之间关系的一种技术。在本节内容中，我们将详细介绍线性回归的相关知识，以帮助您更好地理解线性回归计算软件的功能和使用。 #### 线性...
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