回归

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回归

回归分为线性回归和logistic回归(分类) 线性回归 线性回归根据中心极限定律,其误差是满足均值为零,方差为thegama^2的高斯分布 写出关于误差的概率密度函数 似然函数:给定分布,写出联合密度函数,L(theta),...

回归算法

1. 什么是回归算法 回归算法是监督型算法的一种,通过利用测试集数据来建立模型,再利用这个模型训练集中的数据进行处理的算法。线性回归旨在寻找到一根线,这个线到到达所有样本点的距离的和是最小的。常用在预测...

各种回归的概念回顾

回归问题的条件/前提:1) 收集的数据2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。1. 线性回归假设 特征 和 结果 都满足线性。即不...

回归模型、回归函数和回归方程的区别

回归模型初步建立起了自变量和因变量之间的关系,这个关系式包括两部分,一部分是自变量的线性函数部分,另一部分是剩余误差项 ;回归函数,是描述随机变量η的平均值即期望是如何依赖于自变量x的函数;回归方程它是...

对线性回归、逻辑回归、各种回归的概念学习

回归问题的条件/前提: 1) 收集的数据 2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。...

逻辑回归

逻辑回归 : Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别),所以利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数),函数形式为: ????????????...

机器学习(四)逻辑回归解决二分类问题

接着进行逻辑回归项目的训练,我在进行这个训练的过程中,遇到了自己无法解决的问题,在接下来的博客中会提到,我用的解决办法都不适用,最后用到了sklearn库,发现这是真香,完全不用自己造轮子, 但是对于初学者,...

逻辑回归(logistics regression)

逻辑回归(logistics regression)  前几章分别讲了多元线性回归的推理思路和求解过程(解析解求解和梯度下降求解),文章并不以代码和公式推导过程为重点,目的是跟大家一起理解算法.前两章的内容是学习算法的基础,所以...

SPSS篇—回归分析

今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析,我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。 上图中就是本次需要进行回归分析的数据,之前有跟大家说过,SPSS Statistics的界面跟...

Python实现多元线性回归

Python实现多元线性回归 线性回归介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析,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分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的...

通俗理解线性回归(一)

0 什么是回归? 假设线性回归是个黑盒子,那按照程序员的思维来说,这个黑盒子就是个函数,然后呢,我们只要往这个函数传一些参数作为输入,就能得到一个结果作为输出。那回归是什么意思呢?其实说白了,就是这个黑...

R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例

R语言多元Logistic回归 应用案例 多元Logistic回归 如何进行多重逻辑回归 可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC,而不是像手册中的SAS示例那样根据p值。另请注意,在此...

Regression Tree 回归

1. 引言 AI时代,机器学习算法成为了研究、应用的热点。当前,最火的两类算法莫过于神经网络算法(CNN、RNN、LSTM等)与树形算法(随机森林、GBDT、XGBoost等),树形算法的基础就是决策树。决策树因其易理解、易...

python机器学习手写算法系列——线性回归

本文致力于手把手教你实现一个最简单的机器学习模型--一元线性回归模型。短短的14行代码,就实现了。希望读完以后,你也能自己实现它。并对线性回归有更好的了解,或者从不了解到了解。

stata 线性回归分析基本操作

一、线性回归基本命令 regress y x1 x2 (红色表示该命令可简写为红色部分) 以 Nerlove 数据为例(数据附后文) regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl 表上半部分为方差分析表,包括回归平方和,残差平方和,...

回归问题-Lasso回归

Lasso(Least absolute shrinkage and ...它通过构造一个惩罚函数,可以将变量的系数进行压缩并使某些回归系数变为0,进而达到变量选择的目的。 正则化 正则化(Regularizaiton)是一种防止过拟合的方法。 ...

SPSS(八)logistic回归(图文+数据集)

SPSS(八)logistic回归 我们之前的线性回归也好、线性回归衍生方法也好、非线性回归也好,因变量的类型都是连续性的,假如因变量的类型是分类的呢?logistic回归针对的是二分类的因变量 logistic回归 基于线性...

[机器学习]回归--Support Vector Regression(SVR)

SVM分类,就是找到一个平面,让两个分类集合的支持向量或者所有的数据(LSSVM)离分类平面最远; SVR回归,就是找到一个回归平面...传统回归方法当且仅当回归f(x)完全等于y时才认为预测正确,如线性回归中常用(f(x...

多元线性回归 stata

回归的思想,任务,使命 可以看到0-1回归的因变量自变量都是0-1变量 因变量y可以分为 解释y的形成机制就是通过建立x,y的数学关系式 感觉相关分析就是回归分析的前两步, 数据的分类 ...

逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计

逻辑回归是分类当中极为常用的手段,因此,掌握其内在原理是非常必要的。我会争取在本文中尽可能简明地展现逻辑回归(logistic regression)的整个推导过程。

线性回归 - 多元线性回归案例 - 分析步骤、输出结果详解、与Python的结果对比 -(SPSS建模)

现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 做线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。 SPSS 是一个很强大的软件,不用编程,不用调参,点巴两下就出结果了,而且出来的大多是你想要的。...

数学建模-多元线性回归(Stata实现)

回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具,绝大多数的数据分析问题,都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是, 通过研究自变量X和因变量Y的相关关系,尝试去解释Y的形成机制,进而达到通过X去预测Y...

多元线性回归模型

多元线性回归模型通常用来研究一个应变量依赖多个自变量的变化关系,如果二者的以来关系可以用线性形式来刻画,则可以建立多元线性模型来进行分析。 1.模型简介 1.1模型的结构 多元线性回归模型通常用来描述变脸y和x...

边框回归(Bounding Box Regression)详解

Bounding-Box regression最近一直看...这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了。前三条网上解释比较多,后面的两条我看了很多pape

线性回归 - 机器学习多元线性回归 - 一步一步详解 - Python代码实现

单变量线性回归 绘制散点图 相关系数R 拆分训练集和测试集 多变量线性回归 数据检验(判断是否可以做线性回归) 训练线性回归模型 先甩几个典型的线性回归的模型,帮助大家捡起那些年被忘记的数学。 ● 单...

一、线性回归和逻辑回归

有监督学习(分类、回归) 同时将数据样本和标签输入给模型,模型学习到数据和标签的映射关系,从而对新数据进行预测。 无监督学习(聚类) 只有数据,没有标签,模型通过总结规律,从数据中挖掘出信息。 ...

spss进行多元线性回归并分析表格

1.如何使用spss进行多元线性回归。 2.分析生成结果,并判断回归是否可行。 一、使用spss进行多元线性回归: 1.输入数据 2. 3. 4. 5. 6. 二、表格结果分析: R方是检验回归是否成功的重要要素...

SPSS多元线性回归输出结果的详细解释

最近做了一些用SPSS进行线性回归的实验,还是感觉很多细节把握不好,这里结合我的实验结果,以及网上别人的介绍总结一下,先贴几张SPSS的输出: 下面简单解释一下这三张图中的结果: 第一个表模型汇总表中,...

偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)

此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR),并讨论这两种方法的有效性。当存在大量预测变量时,PLSR和PCR都是对响应变量建模的方法,并且这些预测变量高度相关或甚至共线。两种方法都...

【机器学习】广义回归神经网络(GRNN)的python实现

【机器学习】广义回归神经网络(GRNN)的python实现一、广义回归神经网络原理1.1、GRNN与PNN的关系2.2、GRNN的网络结构二、广义回归神经网络的优点与不足2.1、优点2.2、不足三、GRNN的python实现参考资料 ...

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