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RSS订阅原创 基于糖尿病数据集的Lasso回归分析
（1）本项目通过将糖尿病数据集自动写入Excel文件并进行展示使数据进行Lasso回归分析的整个过程更加直接、清晰。（2）本项目首先使用alpha默认值进行Lasso回归分析，输出回归系数和模型得分并通过散点图进行展示。（3）对不同alpha值分别进行Lasso回归分析对比，并将不同alpha值对应的模型得分进行绘图展示（4）选择最优解进行Lasso回归分析，输出回归系数和模型得分并通过散点图进行展示。本项目的糖尿病数据集（Diabetes dataset）是一个在机器学习和统计领域常用的数据集。
2024-10-02 21:34:53
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原创 基于糖尿病数据集的岭回归分析
岭回归，也称为Tikhonov正则化，是一种专门用于处理多重共线性问题的线性回归改进算法。在多重共线性的情况下，数据矩阵可能不是满秩的，这意味着矩阵不可逆，因此不能直接使用普通最小二乘法来估计模型参数。岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项（惩罚项）来解决这个问题。岭回归的损失函数是残差平方和（RSS）与正则化项的和。残差平方和是模型预测值与实际值之差的平方和，而正则化项是模型参数的L2范数（平方和）。
2024-09-26 22:38:26
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原创 基于糖尿病数据集的多元线性回归分析
线性回归是一种统计学方法，用于建立一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系模型。它可以帮助我们预测数值型的目标值，例如房价、销售额等。在实际应用中，线性回归模型可以通过最小二乘法来估计参数，使得预测值与实际值之间的误差平方和最小。此外，线性回归模型的拟合优度可以通过R平方来衡量，它表示模型能够解释的因变量变异的比例。在处理线性回归时，我们可能会遇到一些问题，如异常值、异方差性等。
2024-09-21 18:15:51
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原创 构造用于线性回归分析使用的波动上升随机数据并进行局部加权线性回归分析
局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）是一种非参数化算法，它在预测时给予待预测点附近的数据点更高的权重。这种算法在处理非线性数据分布时特别有用，因为它可以根据数据的局部特性进行拟合，而不是像标准线性回归那样试图找到一个全局的线性模型。在LWLR中，每个数据点的权重由一个核函数（如高斯核）决定，这个核函数会根据数据点与待预测点的距离来赋予权重。权重通常随着距离的增加而指数级减少，这意味着距离待预测点近的数据点对回归结果的影响更大。
2024-09-18 22:46:15
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原创 构造用于线性回归分析使用的波动上升随机数据并进行线性回归分析
（1）进行线性数据回归分析经常需要用到波动上升的随机数据，本文给出了使用python构建的由线性数据+随机数据+正弦数据的波动上升数据并绘制散点图的代码和效果展示。（2）该数据共5段100个可用于进行线性回归数据分析。（3）数据构建好后使用机器学习算法中的线性回归算法求解斜率和截距并进行绘图展示。
2024-08-14 20:10:43
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原创 构造用于线性回归分析使用的波动上升随机数据并绘制散点图
进行线性数据回归分析经常需要用到波动上升的随机数据，本文给出了使用python构建的由线性数据+随机数据+正弦数据的波动上升数据并绘制散点图的代码和效果展示。该数据共5段100个可用于进行线性回归数据分析。
2024-08-12 20:57:10
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原创 构造多段随机线性数据写入excel表格并绘制散点图
进行数据分析是经常需要用到线性随机数据，本文给出了使用python构建4段200个线性变化随机数写入excel并绘制散点图的代码和效果展示。
2024-08-12 08:15:00
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原创 Python构造随机数据并写入现有excel
进行数据分析是经常需要用到随机数据，本文给出了使用python构建200个随机数并写入现有excel中的代码和效果展示。
2024-08-11 10:34:37
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原创 MySQL 8.0.22社区版的下载与安装详细教程
1、打开Mysql官网https://www.mysql.com，在页面的最下方选择“MySQL Community Serer" 。2、在Mysql版本选择界面，选择电脑的操作系统后，开始下载相应版本的Mysql程序。3、程序下载完成后，将下载的程序解压。4、在程序解压目录内创建my.ini配置设置文件，my.ini内的内容为：[client]#客户端设置，即客户端默认的连接参数port = 3306#默认连接端口default-character-set=ut
2021-01-10 21:34:45
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原创 ubuntu20.04系统安装谷歌浏览器
1、百度搜索“谷歌浏览器官网“，然后在搜索界面点击如图所示图标进入谷歌浏览器下载界面。2、在谷歌浏览器下载界面，点击”下载Chrome“。3、在弹出的下载界面选择Ubuntu适用的64位下载包后点击”接受并安装“。4、在下载选项界面选择”保存文件“。5、谷歌浏览器软件下载完成后，在软件存储文件夹中点击鼠标右键选择”在终端打开“。6、在Ubuntu终端界面输入：sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb指令，其
2021-01-06 21:40:34
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线性回归阶梯上升数据构建程序
2024-08-12
空空如也
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