1.假设回归的目标函数式为 （其中x0为1） 当 n = 1时表示一元函数，对一元函数进行回归分析 2.将误差记为：ε 要使得ε最小，然后样本真实值 y 和模型训练预测的值之间是有误差 ε ,再假设训练样本的数据量很大的时候,根据中心极限定律可以得到 ∑ε 满足 （u ,δ²）高斯分布的；由于方程有 ...
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2019-01-16 13:55:44
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1. sns.regplot() 和 sns.lmplot() 绘制回归曲线 2. 对于离散的变量来说，可以添加x_jitter产生随机的偏移 ...
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2019-01-09 16:40:01
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灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并作出预测的一种预测方法。 灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论。 灰色预测是对灰色系统所做的预测。目前常用的一些预测方法（如回归分析等），需要较大的样本，若样本较小，常造成较大误差，使预测目标失效。灰色预测模型所需建模 ...
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2019-01-08 22:51:29
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一、概念 逻辑回归(Logistic Regression,LR)是一种广义的线性回归分析模型,属于监督学习算法，需要打标数据，可以用在回归、二分类和多分类等问题上,最常用的是二分类。 线性回归就是通过一条曲线区分不同的数据集，在二分类问题上会有一条直线对其进行区分，如下： 逻辑回归需要每组数据都是 ...
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2019-01-07 10:37:53
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一、政策解析 在今年政府围绕“房住不炒”的中心思想下，深圳，上海等一线城市，和武汉，成都等热门二线城市的房价基本处于稳定水平，偶有波动，深圳凭借高房价，首套上浮15%左右的利率控制了一波投机节奏，武汉更是全国领跑上浮30%，众多炒房客持币观望。 二、实际情况 武汉楼市在经历过2017年一整年的哄抢之 ...
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2018-12-06 20:52:00
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在统计学中对变量进行线行回归分析，采用最小二乘法进行参数估计,在数据分析中通常会通过评估参数来评估我们得出的模型对结果的拟合度，通常会用到的参数有： 最小二乘法：我们将预测值与实际值之间的差值进行求平方和，这个和我们叫离差平方和，使离差平方和最小的方法叫“最小二乘法” 1、SSE(误差平方和)：th ...
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2018-12-05 12:40:14
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机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。 监督学习分为分类和回归两大类。 分类：例如 经过大量水果图片训练，识别新水果图片中是否含有苹果 回归：例如 经过大量 面积-房价 的数据的训练，预测某个面积的房价 回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性 ...
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2018-11-25 22:16:19
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接上一部分，此篇将用tensorflow建立神经网络，对波士顿房价数据进行简单建模预测。 二、使用tensorflow拟合boston房价datasets 1、数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集。 2、使用一层隐藏层的简单网络，试下来用当前这组超参数收敛较快，准确率也可以。 3、激活函 ...
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2018-11-25 17:54:59
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回归分析是一个广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值来自预测变量。 在线性回归中，这两个变量通过一个等式相关联，其中这两个变量的指数(幂)是1。数学上，当绘制为图形时，线性关系表示直线。任何变量的指数不等于1的 ...
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2018-11-07 13:16:50
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1. 线性回归 利用数理统计学中的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方法。 表达形式： y = ax + b + e ( e 为误差服从均值为0的正态分布，不是一个定值) 2. 拟合 把平面上一系列的点用一条光滑的曲线连接起来的过程就叫做拟合。高中还是初中学过的，用小车拉 ...
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2018-11-06 13:40:20
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