一、多元回归分析简介 用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元回归分析（multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression)。 多元回归分析是多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习统计分析 ...
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2019-07-28 22:48:10
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1.傅里叶变换2.拉普拉斯变换3.泰勒展开4.欧拉公司5.高斯分布6.随机过程7.回归分析8.R,spss9.微分,积分10,大数定律,中心极限定理 11.推介算法12.智能算法13.查找排序15.哈希函数16.MD517.加密,解密 18.莫尔斯 19,高维空间20,数论21偏微分方程22.极限, ...
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2019-07-25 20:30:32
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scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库，这些类库都可以用来做线性回归分析，本文就对这些类库的使用做一个总结，重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系，求出线性回归... ...
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2019-07-19 19:13:49
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线性回归分析过程中可能会遇到的问题 选定自变量时候要注意：去除多重共线性干扰 什么是多重共线性干扰？ 强相关变量 多重共线性 避免将两个强相关变量输入到一个模型中，解决办法是只保留一个。 消除多重共线性的方法： 如果GVIF>10 则需要调整 如何挑选输入模型的自变量 输入的自变量多是有好处的，能够 ...
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2019-06-08 16:25:19
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在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivaria ...
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2019-06-06 10:46:39
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1.分类与预测的概述 分类与预测是机器学习中有监督学习任务的代表。一般认为：广义的预 测任务中，要求估计连续型预测值时，是“回归”任务；要求判断因变 量属于哪个类别时，是“分类”任务。 2.打趴下 回归分析 板凳 线性回归 洛奇逻辑回归求解 算法实现 3.决策树 概述 算法分类 4，nuname 练 ...
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2019-05-18 13:45:01
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数据产业核心任务：数据产生价值（可被产品化的商业价值） 三个关键环节：数据业务定义、数据分析与建模、数据业务实施 三个关键词：收入、支出（控制成本）、风险 重要因素：可以量化的参照系 精确定位，有的放矢 更好的决策分析 受众主体：企业、政府 预测不准是常态，但可以提供价值 统计学：回归分析 分类：线 ...
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2019-05-11 20:00:43
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一个最小二乘发的例子： 三个点分别是 $(1,1), (2,2),(3,2)$. 对这三个点进行回归分析，假设以下的方程： $$ y = C + D t$$ 那么有矩阵运算： $$\begin{bmatrix} 1& 1 \\ 1 & 2 \\1 & 3 \end{bmatrix}\begin{bm ...
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2019-05-08 21:55:43
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回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？ ...
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2019-04-29 15:44:04
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