经典线性回归模型理论介绍

jiabiao1602 2023-01-12 22:28:37

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内容概要：本文详细介绍了多元线性回归模型的理论基础及其 Python 实现。首先讲解了多元线性回归的定义、数学公式和基本假设，然后阐述了其在经济、金融、市场营销和社会科学等多个领域的应用场景。接着，文章展示了模型构建的具体步骤，包括数据准备、数据探索、模型拟合、模型评估和模型优化。最后，通过一个房价预测的实际案例，演示了如何利用多元线性回归进行数据分析和预测。适合人群：统计学、机器学习初学者，数据分析人员，以及希望深入了解多元线性回归的技术爱好者。使用场景及目标：① 学习多元线性回归的理论知识和数学基础；② 掌握多元线性回归在各种场景下的应用；③ 理解模型构建的具体步骤和技术细节；④ 完成实际的数据分析和预测任务。其他说明：本文不仅提供了理论知识，还给出了详细的 Python 代码实现，方便读者上手实践。通过案例分析，帮助读者更好地理解和应用多元线性回归模型。

这一讲主要介绍 Logistic regression的推导和广义线性模型，以及从广义线性模型推导出其他的很多概率分布。

Applied Linear Statistical Models, Kutner, 第五版,经典统计教材前半部分为linear regression，后半部分为ANOVA family

此笔记为2014年Andrew Ng在Coursera 开设的机器学习Machine Learning公开课的中文笔记。原作者为中国海洋大学博士生，感谢原作者的贡献。

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