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利用线性回归方程构建趋势面
jlxrqc2015
2016-01-19 04:29:55
毕业论文设计需求中的一小块,不是很明白,求教:
设计一个winform窗体,不用太麻烦,要求就是
常数系数*DEM+常数系数2*经度+常数系数3*纬度=趋势面
(常数系数是自己输入的值)
要求用C#语言,在AE控件中显示出趋势面结果
主要对整个结构不是很明白,明白DEM数据以及经纬如何乘以一个系数得出一个曲面。
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利用线性回归方程构建趋势面
毕业论文设计需求中的一小块,不是很明白,求教: 设计一个winform窗体,不用太麻烦,要求就是 常数系数*DEM+常数系数2*经度+常数系数3*纬度=趋势面 (常数系数是自己输入的值) 要求用C#语言,在AE控件中显示出趋势面结果 主要对整个结构不是很明白,明白DEM数据以及经纬如何乘以一个系数得出一个曲面。
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最小二乘法
构建
线性回归
方程
目录一、 相关数学知识的定义1.1 一元
线性回归
的定义1.2 相关系数R²的定义二、使用jupyter来做一元
线性回归
分析2.1 根据最小二乘法公式手动
构建
一元
线性回归
模型2.2 调用包实现一元
线性回归
模型三、总结 一、 相关数学知识的定义 1.1 一元
线性回归
的定义 一元
线性回归
分析预测法,是根据自变量x和因变量Y的相关关系,建立X与Y的
线性回归
方程
进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响,而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元
线性回归
分析预测法,必须对影响市场现象的多种因素做全
面
分析。只
线性回归
方程
推导
理论推导 机器学习所针对的问题有两种:一种是回归,一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题,而分类是解决离散数据的预测问题。
线性回归
是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触过,叫最小二乘法。
线性回归
试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测输出结果。 先从简单的模型看起: 首先,我们只考虑单组变量的情况,有: 使得 假设有m个数据,我们希望通过x预测的结果f(...
如何根据已有数据,
利用
python建立一元一次
线性回归
方程
?
3分钟学会:根据已有数据,
利用
python建立一元一次
线性回归
方程
线性回归
方程
b保留几位小数_
线性回归
的这些细节,你都搞明白了吗?
欢迎关注”生信修炼手册”!回归分析是一种广泛使用的统计工具,
利用
已有的实验数据,通过一个
方程
来定量的描述变量之间的关系,其中的变量可以分为两类自变量,也称之为预测变量因变量,也称之为响应变量自变量可以有多个,而因变量只有一个,回归的本质就是
构建
因变量和自变量之间的
方程
。回归分析有两个经典的用法,第一个就是建模预测,通过
构建
的回归
方程
来对新的数据集进行预测,第二个就是用于定量描述变量间的相...
构建
线性回归
模型
构建
线性回归
模型 本节讲解如何
构建
线性回归
算法中的“线性模型”,所谓“线性”其实就是一条“直线”。因此,本节开篇首先普及一下初中的数学知识“一次函数”。 一次函数 一次函数就是最简单的“线性模型”,其直线
方程
表达式为y = kx + b,其中 k 表示斜率,b 表示截距,x 为自变量,y 表示因变量。下
面
展示了 y = 2x + 3 的函数图像: 图1:函数图像y=2x+3 函数中斜率 k 与 截距 b 控制着“直线”的“旋转”与“平移”。如果斜率 k 逐渐减小,则“直线”会向着“顺时针”方向旋转,为 k
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