#线性模型中有关函数#基本函数 a<-lm(模型公式，数据源)
#anova(a)计算方差分析表#coef(a)提取模型系数#devinace(a)计算残差平方和#formula(a)提取模型公式#plot(a)绘制模型诊断图#predict(a)用作预测#print(a)显示#residuals(...
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2014-05-14 13:14:07
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逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。R语言中用于逐步回归分析的函数 step()
drop1() add1()#1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析tdata<-data.frame( x1=c( 7, 1,11,11...
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2014-05-13 16:46:28
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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...
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2014-05-12 11:59:21
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上一节介绍了线性回归，虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用，
因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差回归分析中，变量转换的方法，如...
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2014-05-12 11:55:14
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非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型
非线性，能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型，转换后的模型，用线性回归的方式处理转换后的模型，有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型，我们称...
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2014-05-12 11:22:24
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线性回归的概念，在高中数学书里就出现过。
给你一些样本点，如何找出一条直线，使得最逼近这些样本点。
给出一个例子：假设 x 是房子面积，y是房子价格，确定一条直线需要theta0和theta1.
给出x,我们就可以计算出房子的价格 h(x) = theta0+theta1*x
关键是如何计算出theta0和theta1,也就是如何找出这么一条直线呢？
在这里，引入一个...
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2014-05-10 04:36:00
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#一元线性回归的基本步骤#1.载入数据
给出散点图x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23)y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,...
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2014-05-09 07:38:50
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对于深度学习的基础，线性回归以及逻辑回归，下面针对这两个方面做一个练习。
例子主要参考http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning
一、线性回归 下载数据http://openclass...
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2014-05-08 23:46:57
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最近翻阅资料，找到
chart.DataManipulator.FinancialFormula（）公式的使用，打开另一扇未曾了解的窗，供大家分享一下。一
DataManipulator类运行时，执行数据操作。此类是通过chart中DataManipulator属性对外公开的。在C#中的继承关系如下...
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2014-05-07 00:41:06
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AdviceforapplyingmachinelearningDeciding what
to try next
现在我们已学习了线性回归、逻辑回归、神经网络等机器学习算法，接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题，尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上，Advice
for appl...
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2014-04-29 12:11:47
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