回归了 ~

最新推荐文章于 2025-12-04 17:39:28 发布
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#工作 #网络

博主表示工作后没有大量时间花在网络上，但有空进行写作还是不错的。体现了工作与网络使用的一种平衡状态。
唉 工作了没有大量的时间浪费在网络上 有空写写还是不错了~~
ybbmdf
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[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。
了解线性回归、岭回归和套索回归
gongdiwudu的专栏
08-06 2525
在本文中，我们将深入探讨机器学习中两种基本正则化技术的基础和应用：Ridge 回归和 Lasso 回归。这些方法在缓解过拟合方面起着至关重要的作用，从而增强了模型对新数据的泛化能力。
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 4113
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。
线性回归算法
unhurried人生——冕临的博客
07-25 7791
线性回归算法概述 线性回归是利用数理统计中回归分析，来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，运用十分广泛。线性回归模型是相对简单的回归模型，对一个或多个自变量之间的线性关系进行建模，可用最小二乘法求模型函数。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 ......
多重线性回归
Y2663438690的博客
10-30 2622
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。
stata有序逻辑回归
qq_42863025的博客
05-24 6594
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。
多元线性回归模型
热门推荐
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。
回归算法详解
甜盐的博客
06-19 3973
回归分析是一种统计方法，用于确定因变量（目标变量）和自变量（预测变量）之间的关系。回归分析的目标是建立一个模型，通过自变量预测因变量。回归分析是机器学习中的一类重要方法，用于预测连续变量。本文介绍了几种常见的回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso 回归、弹性网络回归、决策树回归和支持向量回归，并展示了它们的数学公式、特点、应用场景及其在 Python 中的实现。不同的回归算法适用于不同的应用场景，通过合理选择算法，可以在实际应用中取得良好的预测效果。希望本文能帮助你更好地理解和应用回归算法。
LASSO回归
fakerth的博客
09-10 9619
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。
逻辑回归算法
给你一拳
12-21 4555
逻辑回归算法-龙珠计划 一、逻辑回归算法原理 逻辑回归（Logistic Regression） 属于机器学习 — 监督学习 — 分类。 逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数sigmoid函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)将做为假设函数来预测。 g(z)函数可以将连续值映射到0和1上。logistic回归的假设函数如下所示，线性回归假设函数只是θx .
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。
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...
分位数回归matlab代码
11-13
分位数回归函数部分代码如下 function [p,stats]=quantreg(x,y,tau,order,Nboot) if nargin error('Not enougp input arguments.'); end if nargin,order=[]; end if nargin,Nboot=200; end if(tau)|(tau>=1), ...
一次回归正交设计、二次回归正交设计、二次回归旋转设计.doc
10-08
一次回归正交设计、二次回归正交设计和二次回归旋转设计都是常用的实验设计方法，它们广泛应用于实际生产中，例如产品的产量与时间、温度、压力和溶液浓度之间的关系。通过这些设计方法，可以分析和优化产品的生产...
vue实现页面不断插入内容并且自动滚动功能
最新发布
weixin_50606255的博客
12-04 274
我们在看视频时经常会看到黑客入侵别人电脑会在屏幕上显示一串代码，并且代码不断插入自动滚动，看起来很厉害的样子，现在就在此纪录实现此功能：
网络安全漏洞之React 框架分析
anquan2233的博客
12-04 1173
昨日爆出的 CVE-2025-55182，CVSS 10.0 满分严重漏洞，影响 React 19 及所有 Next.js 15/16 项目。核心问题是 React Server Components 的 Flight 协议存在不安全反序列化，无需任何认证，攻击者只需向 Server Actions 端点发送一个精心构造的 multipart 请求，即可实现远程代码执行（RCE）。目前已确认多个完整 0day 利用链（包括 vm.runInThisContext 在内），未修补实例基本等于已失陷。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
12-03 417
本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
网络安全（黑客技术）—2025自学手册
2401_84760527的博客
11-24 1679
网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。走安全行业的工程方向的，技术上面其实有很大的重叠性，抛开甲乙方、岗位名称、岗位职责等因素来看，作为学技术的，也根据以往我们给学员推荐就业和入职情况来看，只要好好掌握以下几种技术（网络协议与安全设备、Linux操作系统、Web服务部署/开发、主流渗透测试/安全工具、一门及以上的编程语言）中的2到3个，都可以较好的胜任工作需求。
openEuler + Nginx 高性能 Web 服务深度评测
笃行其道的博客
12-03 1052
本文介绍了在openEuler操作系统上部署Nginx集群的性能测试方案。通过优化内核参数、资源限制和系统调优，在32核64GB环境的华为云实例上进行八大维度的压测：静态文件服务测试显示小文件QPS达23万+，大文件传输速率13.97GB/s；反向代理性能测试QPS23万；HTTPS测试降幅仅16%；长连接测试QPS8.6万；压缩测试显示99%压缩率；极限测试支撑10万+并发。测试结果表明，openEuler的网络/I/O优化与Nginx事件驱动架构完美结合，CPU利用率96%且内存占用<10%，延迟
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