回归

最新推荐文章于 2024-05-24 22:44:18 发布
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作者在离开多年后重新回到优快云，决定记录自己的学习和技术成长历程。

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prstaxy
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2009年8月9日
转眼三年过去了。

想当年抱着来学习的态度注册了优快云，却也只是在下载东西的时候才会登录下。
如今，我又回来了，只为记录点滴。

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 7989
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。
关于折线回归
gongdiwudu的专栏
12-19 5629
今天的帖子主要是关于使用折线回归找到最佳值。即将某条曲线分解成包络线段，然后用分段回归方式优化。但它也涉及使用 SAS 和 R 的剂量反应研究和样条曲线。
逻辑回归（Logistic Regression)详解
热门推荐
weixin_60737527的博客
04-14 28万+
逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。 （1）逻辑回归所处理的数据 逻辑回归是用来进行分类的。例如，我们给出一个人的 [身高，体重] 这两个指标，然后判断这个人是属于”胖“还是”瘦“这一类。对于这个问题，我们可以先测量n个
多元回归分析
weixin_52640021的博客
12-12 9500
回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具。通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。常见的回归分析有：线性回归，0-1回归，定序回归，计数回归和生存回归。其划分的依据是因变量Y的类型。一、回归的思想回归分析：研究X和Y之间的相关性。相关性：不解释Y:因变量，类型：1）0-1变量：1是好瓜，0是坏瓜。2）定序变量：Y为a,b,c,d或者为1，2，3，4....表示不同的水平3）计数变量：次数，非负整数（完成作业的次数）
stata有序逻辑回归
最新发布
qq_42863025的博客
05-24 6800
Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，如果Y有多个选项，并且各个选项之间可以对比大小，例如，1代表“不愿意”，2代表“无所谓”，3代表“愿意”，这3个选项具有对比意义，数值越高，代表样本的愿意程度越高，那么应该使用多元有序Logistic回归分析。案例：根据年龄、是否患有糖尿病，来分析哪些因素对BMI产生影响，而BMI分为正常、偏高、肥胖三类，为有序变量，因此采用的是有序逻辑回归。步骤:首先进行平行性检验。
LASSO回归
fakerth的博客
09-10 9666
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收敛和选择算子算法)是一种回归分析技术，用于变量选择和正则化。它由Robert Tibshirani于1996年提出，作为传统最小二乘回归方法的替代品。
核回归
jesseyule的博客
07-09 1万+
核回归和loess类似，都是非参数回归方法。 整体来说，核回归和loess有点接近，但又有点不同，首先，loess对于在x0估计y的取值，它会选择划定一个范围，通过该范围的样本去估计x0的y值，但是核回归不一样，它会考虑选择全部样本去估计这个x0的y值。另一方面，loess在估计关于x0的y值，计算各点的权重需要先计算距离再通过权重函数计算，而loess则直接把核函数作为权重函数，因为核函数本身...
SPSS之回归分析
__forward--的博客
04-26 1万+
在统计学中，回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
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。
stata线性回归——截面数据
张张张三丰
12-16 7319
线性回归的基本问题
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
06-13
1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上...
C++实现回归算法(逻辑回归 线性回归)
03-17
回归算法是机器学习领域中的基础方法，用于预测连续数值型数据。C++作为一门强大的编程语言，被广泛应用于科学计算和高性能计算，因此在实现回归算法时，C++提供了高效和灵活的选择。本主题主要围绕两个核心概念展开...
线性回归模型建模步骤 （一元线性回归、多元线性回归）
08-20
线性回归模型建模步骤 （一元线性回归、多元线性回归）
[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。
BAT批处理回显时间和目录
枫轩缘
01-14 2029
@echo off echo 测试回显 echo 当前时间：%date% %time% echo 当前盘符：%~d0 echo 当前路径：%cd% echo 当前执行命令行：%0 echo 当前bat文件路径：%~dp0 echo 当前bat文件短路径：%~sdp0 pause 执行结果
自定义终端提示符内容和颜色
枫轩缘
07-24 1826
基本的提示符为：PS1=”\u@\h:\w” 其中转义序列含义为： \u 用户名 \h 主机名第一部分 \H 主机名全称 \w 当前工作目录（如 “/home/username/mywork”） \W 当前工作目录的“基名 (basename)”（如 “mywork”) \t 24 小时制时间 \T 12 小时制时间 \@ 带有 am/pm 的 12 小时制时间 \d “Sat
Redis入门
枫轩缘
07-26 803
Redis是一个开源的、高性能的、基于键值对的缓存与存储系统，通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的缓存与存储需求。 安装Redis Redis兼容大部分POSIX系统，包括Linux、OS X和BSD等。在Windows下可以通过Cygwin或虚拟机进行安装。 下载最新稳定版(此版本号为偶数的是稳定版本)后解压即可使用make命令完成编译。 wget http://downl
优快云注册三周年
枫轩缘
08-09 778
岭回归与Lasso回归的基础及OLS回归矩阵解析
资源摘要信息:"本次分享的主题是数学建模中重要的回归分析技术，包括岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）以及普通最小二乘法（Ordinary Least ...
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