机器学习-08-回归算法

最新推荐文章于 2023-04-26 14:23:18 发布
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博客主要提及了线性回归和非线性回归相关内容，线性回归是一种常见的统计分析方法，用于建立变量之间的线性关系；非线性回归则适用于变量间呈现非线性关系的情况。

线性回归

非线性回归

解决多元线性回归的多重共线性问题
Suger_Lover的博客
05-16 6806
在上一章我们提到多重共线性的影响以及产生的原因，因为在解释变量存在多重共线性的情况下，使用普通最小二乘法估计参数会导致参数估计方差太大，使普通最小二乘法的效果很不理想。在这篇文章中我们将讨论如何解决多元线性回归中的多重共线性问题。 一、岭回归（Ridge Regression） 岭回归是一种专门用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，是一种改良的最小二乘法。通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际的回归方法。 当...
SPSS—回归—多元线性回归（转）
dihong0615的博客
08-07 6290
多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为： 上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示： 那么，多元线性回归方程矩阵形式为：...
回归分析常数项t值没有显著异于零怎么办_线性回归分析思路总结！简单易懂又全面！...
weixin_39576133的博客
11-20 7282
线性回归分析是一种研究影响关系的方法，在实际研究里非常常见。不管你有没有系统学习过，对于线性回归，相信多少都有那么一点了解。即使如此，在实际分析时，还是会碰到很多小细节，让我们苦思冥想困扰很久，又影响效率。因此本文就一起梳理下回归分析的分析流程，闲话少说，我们开始吧。线性回归分析流程线性回归回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y（定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时，是一元线...
多元线性回归剔除无关变量_SPSS多元线性回归怎么自动剔除了几个指标？
weixin_39779467的博客
12-21 3017
yx1x2x3x4x5x6x7x8x92007105396651246968184515749905615901452173031000870487998584991455968200814285208136593026490557839062455574318074146291854226886779858715820091841638822600773109646125832928709734...
多元线性回归检验
Lemon_ZL的博客
07-13 3万+
多元线性回归模型通常用来研究一个应变量依赖多个自变量的变化关系，如果二者的以来关系可以用线性形式来刻画，则可以建立多元线性模型来进行分析。 1.t检验 t检验是对单个变量系数的显著性检验，一般看p值；如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强。 2.F检验 F检验是对整体回归方程显著性的检验，即所有变量对被解释变量的显著性检验 F检验其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。 3.P值 P值...
机器学习 多元线性回归数据筛选问题
huang.xiao的专栏
08-17 4735
前几天，偶然在网上看到，建立多元线性回归时须对其中的异常数据进行筛选剔除，那这里的异常点指的是什么呢？这里的异常点指的是人为采集数据误差或者某些异常的个例等等一些不太准确的数据。 例如，对于下表中的一些数据我们来进行数据筛选。 在医学上，糖尿病人的血糖量y(mmol/L)y(mmol/L)y(mmol / L)与总胆固醇 1 X (mmol / L)，甘油三脂X2(mmol/L)X2(mmol...
精选资源
rust-使用rust开发的机器学习算法-k-means+线性回归算法实现.zip
02-28
2. 算法实现模块：分别实现了k-means和线性回归算法的核心逻辑。 3. 距离计算模块：可能包含欧氏距离、曼哈顿距离等距离度量的实现。 4. 可视化模块（可选）：可能使用了如plotly-rust或gnuplot库来展示聚类或回归...
第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-2.回归算法
08-30
机器学习算法的核心重要性 1.机器学习分为有监督问题和无监督问题两大类。 2.有监督问题需要标签值，如猫狗分类，无监督问题没有标签值，如聚类分析。 3.算法是机器学习的核心，对于实际工作和面试都非常重要。 03:...
机器学习-分类算法-回归分析-数据挖掘-KNN-决策树-朴素贝叶斯-逻辑斯蒂回归-随机梯度下降-全梯度下降-mnist-Iris-鸢尾花-西瓜数据集-trec06c-垃圾邮件-OL.zip
最新发布
05-08
机器学习涵盖了从基础分类算法、回归分析、数据挖掘到各类特定数据集的应用，还包括了优化算法如随机梯度下降和全梯度下降，以及在线学习的概念。这些知识构成了机器学习的丰富体系，适用于从简单到复杂的各种数据...
第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-1.机器学习概述(1)
08-30
2.机器学习算法建立模型，用于新数据的分类、回归或聚类等任务。 3.特征提取和数据预处理是机器学习成功的关键步骤。 08:07 机器学习工具介绍 1.NumPy：科学计算库，用于矩阵操作。 2.Pandas：数据处理工具，简化...
精选资源
机器学习-上海大学-线性回归算法
05-09
实验介绍 ...本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法 。 实验1：用线性回归找到最佳拟合直线 实验2：局部加权线性回归找到最佳拟合直线 实验3：使用scikit-learn实现线性回归算法
SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二）
shahaizimxm的专栏
03-19 3万+
SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二） ，最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。     接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示： 结果分析1： 由于开始选择的是“逐步”法，
多重共线性问题如何解决？
m0_37228052的博客
04-26 1万+
本文最开始介绍了多重共线性，然后进行说明多重共线性如何进行诊断多重共线性，其中包括经验法，相关系数检验法，VIF值以及特征根判断法，并且如果存在多重共线性应该如何解决，可以剔除变量或者增大样本量或者更换模型，举例说明如何解决多重共线性，利用岭回归的方法进行解决，最后得到有效结论。岭回归案例数据​spssau.com/spssaudata.html?100008000。
python线性回归示例
常思考->有目标->重实践->善反思
12-09 1123
下面给出sklearn 库线性回归示例# coding:utf-8import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression sns.set() def get_data(): rng = np.random
SPSS 多元线性回归结果重要参数解读
热门推荐
m0_37828665的博客
03-27 10万+
当自变量过多时，选择步进，此方法可以自动剔除对因变量影响小的变量。 选择共线性诊断用于判断多个变量之间是否相互关联以及关联的程度 德宾-沃森（Durbin-Watson）DW用来检验回归分析中的残差项是否存在自相关（序列相关）现象 “DEPENDNT”：因变量“ZPRED”：标准化预测值“ZRESID”：标准化残差“DRESID”：删除残差“ADJPRED”：调节预测值“SR...
Python 散点图线性拟合_多重线性回归分析SPSS操作与解读
weixin_39549899的博客
11-11 1995
转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记：多元线性回归。这次笔记的内容是多元线性回归的SPSS操作及解读。严格来讲，这种一个因变量多个自变量的线性回归叫多变量线性回归或者多因素线性回归更合适一些。多元或者多变量往往指的是多个因变量。在线性回归中，残差是一个非常重要的概念，它是估计值与观测值之差，表示因变量中除了分析的自变量外其他所有未进入模型的因素引起的变异，即不能由分析自变量估计...
去除多重共线性的5种方法，你学废了嘛？
Python学习与数据挖掘
09-29 9535
以上就是对共线性特征筛选的5种方法，学会了吗？
R语言与多元线性回归+逐步回归
Blossom
11-18 2万+
多元线性回归 多元线性回归的核心问题：应该选择哪些变量？？？ RSS（残差平方和）与R2 (相关系数的平方)选择法：遍历所有可能的组合，选出使RSS最小，R2最大的模型。 AIC（Akaike Information Criterion）准则与BIC（Bayesian Information Criterion）准则 AIC = n ln (RSSp/n)+2p 其中：n为变量总个数...
SAS程序统计方法剔除无关变量
weixin_42108215的博客
05-20 2654
/**定义SAS逻辑库mydata，对应于E:\dm目录**/ libname mydata "E:\dm"; /** 读入数据，生成SAS数据集mydata.Credit **/ proc import datafile="E:\data\ch2_credit.csv" out=mydata.Credit dbms=DLM; /*将数据从Credit.csv文件读入，存储在SAS逻辑...
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