回归csdn

最新推荐文章于 2024-06-19 09:58:54 发布
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作者不确定刚写的文章是否提交，对能否继续在优快云写作产生疑问。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 刚想写回来了，刚写的文章有没有提交上去，不知道还能不能在csdn继续下去
ywpaeeoing
关注
Logistic 回归
零度°C的博客
08-14 5102
Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，特别是在二分类问题中。它通过使用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），将线性回归的输出映射到0和1之间的概率值，从而实现分类。定义PY1∣X11e−β0β1X1βnXnPY1∣X1e−β0​β1​X1​βn​Xn​1​其中，PY1∣XP(Y=1|X)PY1∣X表示给定特征X时，样本属于类别1的概率，β0β1βnβ0​β。
【数据挖掘】多项式回归
最新发布
大雨的博客
09-21 1937
多项式回归是线性回归的一种扩展，它允许模型的预测变量与响应变量之间的关系通过多项式函数来表达。在多项式回归中，模型不再假设数据是线性的，而是可以拟合数据的曲线形状。具体来说，多项式回归通过引入变量的高次幂（如平方、立方等）来捕捉数据中的非线性趋势。
回归优快云
成长的企鹅
06-17 969
好久没来优快云了，很久没去学生大本营去逛逛了。今天想上来发篇文章，忽然就发现优快云改版了，很是惊讶。虽然在学生大本营上的很多的积分啊，好友啊。都没有了，但是还是没觉得有什么多大的损失。还算是挺支持优快云的。
回归 优快云
Glory 的 博客
08-08 380
回归 优快云 自己管理自己的网站真是麻烦，不是很方便于是决定还是用 优快云 吧
stata面板门槛回归模型，门限模型，门限回归，门槛模型，面板xthreg ，命令安装和回归分析LR画图都讲的很详细哦
03-27
stata面板门槛回归模型，门限模型，门限回归，门槛模型，面板xthreg ，命令安装和回归分析LR画图都讲的很详细哦，资料都是本人在学习面板门槛模型是归纳总结的，结合了连玉君老师以及王群勇两位老师的命令，配有详细...
利用Eviews软件进行最小二乘法回归实例[借鉴].pdf
10-31
利用Eviews软件进行最小二乘法回归实例[借鉴].pdf
R语言 随机森林回归
08-30
主要利用R语言进行随机森林回归，还有其他两种回归， library(lattice) library(grid) library(DMwR) library(rpart) library(ipred) library(randomForest) #回归树，装袋算法，随机森林三大回归 #前二种算法可以...
回归优快云博客
hardywang的专栏
04-21 245
向找个博客记录和发表一些东西，想起了csdn，想起了账号，结果忘记了密码。好不容易重设了密码，进去一看，发现居然有十几年前写的几段文字，感慨万千。看来记录还是有必要的。
回归
子丰的博客
11-15 1711
什么是回归？回归实际上就是“最佳拟合”。        根据已有的数据拟合出一条最佳的直线、曲线、超平面或函数等，用于预测其它数据的目标值。如已知一系列的点(x,y)，我们可能就可以拟合出一条最佳的直线y=kx+b。那么如果已知自变量x，要预测目标值y的话，就可以直接带入到该直线方程中求出y。        回归的目的就是预测数值型的目标值。        下面介绍几种常见的回归方式。
回归算法详解
甜盐的博客
06-19 3672
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。
机器学习算法---回归
数据科学知识库
12-15 1315
原理：通过拟合一个线性方程来预测连续响应变量。线性回归假设特征和响应变量之间存在线性关系，并通过最小化误差的平方和来优化模型。优点：简单、直观，易于理解和实现。缺点：对异常值敏感，假设线性关系，可能无法适应非线性数据。应用场景：金融预测、商品价格预测、房价估计等。
Logistic回归
zs_id的博客
12-04 1121
现有一些数据点，我们用 一条直线对这些点进行拟合，该线称为最佳拟合直线，这个拟合过程就称作回归。利用Logistic 回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的 “回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。logistic回归：Logistic回归是一种监督学习算法，适用于解决二分类问题。其基本思想是通过sigmoid函数将输入特征映射到[0, 1]的范围，表示事件发生的概率。
【机器学习】快速入门回归算法
ueke1的博客
03-31 1044
回归的全称是，“Regression towards the mean”。**直接翻译过来就是向着中间值回归。直白点说，就是在图像上给你一堆点，你来找一条线，然后让这条线尽可能的在所有点的中间。**这个找直线的过程，就是在做回归了。如下图所示进一步思考：为什么非要找这么一条尽可能的在所有点的中间的直线？我们面对的是一堆散乱的点，看不出具体的相关关系，而线能够体现趋势。所以，我们就是想办法来找一条尽可能在所有点的中间的直线，代表一个数据的整体趋势，让数据的整体关系更加清晰可见，这样就方便我们预判未来的情况。
线性回归模型（7大模型）
热门推荐
Kayleigh520的博客
04-26 2万+
​ 先从一个简单的问题开始：如何用一个线性函数来拟合一个二维数据集？​ 假设我们有一个二维数据集，其中每个样本都由一个x和一个y组成。我们可以用一个线性函数 y = ax + b 来拟合这个数据集，其中a和b是待定的系数。我们的目标是找到最佳的a和b，使得这个线性函数能够尽可能地拟合这个数据集。​ 这就是线性回归的基本思想：通过拟合一个线性函数来预测一个连续型的输出变量。这是一个非常简单的案例。
回归 Regression
timeruler的博客
09-11 439
与线性回归不同的是，逻辑回归由于其联系函数的选择，它的参数估计方法不再使用最小二乘法，而是极大似然法。之前讲的逻辑回归是处理分类问题，而线性回归是处理连续问题。读入数据，将数据特征x、特征标签y存储在矩阵x、y中。，极大似然法的思想也是如出一辙的，但是它是通过。用一个基本例子验证，然后用数学归纳法证明。对w求导，令其=0，找出最小loss。相乘，然后求导，不难看出公式是正确的。同样此公式也可以用公式1的例子验证。来最小化预测和实际之间的“距离”。分子是列向量，分母是行向量。分母是列向量，分子是行向量。
一元线性回归和多元线性回归csdn
08-30
一元线性回归和多元线性回归是统计学中常用的回归分析方法。 一元线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的线性关系。其数学模型可以表示为 y = β0 + β1x + ε，其中 y 表示因变量，x 表示自变量，β0 和 β1 表示回归方程的截距和斜率，ε 表示误差项。一元线性回归的目标是通过最小化误差项来拟合出最优的回归方程，进而进行预测和分析。常见的一元线性回归方法有最小二乘法和梯度下降法。 多元线性回归是指有多个自变量和一个因变量之间的线性关系。其数学模型可以表示为 y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε，其中 y 表示因变量，x1、x2、...、xn 表示自变量，β0、β1、β2、...、βn 表示回归方程的截距和各个自变量的系数，ε 表示误差项。多元线性回归的目标是通过最小化误差项来拟合出最优的回归方程，进而进行预测和分析。常见的多元线性回归方法有最小二乘法和梯度下降法。 相比一元线性回归，多元线性回归可以考虑多个自变量对因变量的影响，更加适用于实际问题的建模和预测。然而，多元线性回归也面临变量选择、多重共线性等问题，需要注意解释和优化模型的复杂性。 综上所述，一元线性回归和多元线性回归是常用的回归分析方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型，以进行预测和分析。
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