分段函数回归问题
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 在设计离散事件系统的控制算法时，有一种方式是用“多项式+待定系数”来“回归”出控制策略来。如果系统本身比较接近连续系统，所得到的策略可能会有极好的效果；但万一系统离散性过强，在不同的状态下有着迥异的行为，其有效策略可表示为分段函数，泰勒...
转载使用随机森林（R语言）做回归
使用随机森林（R语言）做回归 Corina 学定量 2016-01-25 阅读 2357 评论 0引言1 数据2 步骤2.1 安装randomForest包2.2 使用randomForest包2.3 导入数据2.4 数据的初步处理2.5 多元线性回归分析2.6 随机森林回归引言随机森林( rand...
【概率基础】从概率角度去解释回归和分类的主要区别是什么?
1. 从概率角度去解释回归和分类的主要区别是什么? 从概率角度来看，回归和分类任务的主要区别在于它们各自预测的目标变量的性质，以及如何使用概率来对这些预测进行建模。 回归 回归任务旨在预测一个连续值的目标变量。在概率术语中，回归模型通常试图估计条件概率分布 ...
GPT结合R语言回归模型、多元统计分析、混合效应模型、结构方程实战案例
查看原文>>>科研新边界：GPT & R语言联手，让数据分析不再难！ 自2022年GPT（Generative Pre-trained Transformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的...
基于R语言的lmer混合线性回归模型
混合模式适合需求吗？混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性...
使用线性回归，岭回归，Lasso回归预测鲍鱼年龄
实验目的 掌握数据预处理方法 掌握线性回归预测基本原理与实现。 实验问题背景 鲍鱼的年龄可以通过鲍鱼壳的“环数”来判断，但是获取这个“环数”是十分耗时的，需要锯开壳，然后在显微镜下观察得到。 可以通过鲍鱼的其他特征比如性别、长度、直径、高度、整体重量、去壳后重量、脏器重量、壳的重量等，通过机器学习的...
“新一线城市”榜单出炉 去年落榜的无锡为何又强势回归？
▼点击上方蓝字 关注网易智能为你解读AI领域大公司大事件，新观点新应用榜单出炉 第一财经周刊日前发布“2018中国城市商业魅力排行榜”，中国城市分级新榜出炉。北上广深依旧牢牢占据了一线城市榜，无锡重返“新一线城市”依据最新一年的170个品牌商业数据、19家互联网公司的用户行为数据及数据机构的城市大...
数学模型--岭回归和Lasso回归
一、岭回归和Lasso回归的基础_OLS回归的矩阵推导传统的回归上,增加了限定条件 (惩罚项 )OLS:普通最小二乘法简化,可估计 回归里很重要的 y = xβ + ε1.假定一:线性假定2.假设二:严格外生性保证估计出来的回归系数无偏且一致扰动项均值为03.假定三:完全无 多重共线性保证能估计出来...
NG机器学习总结-（三）线性回归以及python实现
在前面已经简单介绍了回归问题（预测房价），其实在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用被称为线性回归方程的最小平方函数（Cost Function）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。这种函数式一个或多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。----此话出...
简单的线性回归与最小二乘法
一 理论与基础自变量：样本的特征数值因变量：需要预测的样本的预测值1 简单线性回归(simple linear regression)y:样本的预测值，即回归模型中的应变量x:样本的特征数值，即回归模型中的自变量:回归模型中的误差项，误差项说明了包含在y里面，但不能被x与y之间线性关系解释的变异...
衡量线性回归算法准确度的几个指标
简单叙述线性回归算法准确度的几个指标1、均方差均方差是通过对所有predict产生的值减去测试数据的原有值产生的差值进行平方，然后求和，再去除以所有predict的数据个数m。2、均方根误差均方根误差是通过对所有predict产生的值减去测试数据的原有值产生的差值进行平方，然后求和，再去除以所有pr...
2 机器学习入门——逻辑回归之kaggle泰坦尼克号竞赛
前面几篇逻辑回归的例子有些是人造出来的，有些是比较正规的，但数据都比较完整，没有缺失的属性。虽然我们在很多数据上取到的非常好的效果，但总感觉好像不够味，不像实战。所有的数据下载地址：https://gitee.com/tianyalei/machine_learning，按对应章节查找。那么这里有个...
工程信号的去噪和（分类、回归和时序）预测
????【信号去噪及预测论文代码指导】???? 还为小论文没有思路烦恼么？本人专注于最前沿的信号处理与预测技术——基于信号模态分解的去噪算法和深度学习的信号（回归、时序和分类）预测算法，致力于为您提供最精确、高效的数据处理解决方案。 ???? 基于信号模态分解去噪算法 ???? ...
多变量线性回归模型——梯度下降法、随机梯度下降法之python实战
这篇文章主要讲述在多变量线性回归模型中运用梯度下降法与随机梯度下降法解决问题的方法。有关于梯度下降法的数学推导不做讲述的重点。在这篇文章里，我们将对一个包含50个样本的数据集使用多变量回归模型进行处理，通过实操来加深对梯度下降法的理解。一、语言和IDEpython3.7 + pycharm二、问题陈...
机器学习-回归之一元回归与多元回归算法原理及实战
一元回归分析和多元线性回归前言在统计学中，回归分析(Regression Analysis)指的是确定两种或两种以上变量间的相互依赖的定量关系的一种分析方法。该方法常使用数据统计的基本原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并...
【机器学习】逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）详解
引言LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR...
机器学习（五）之评价指标：二分类指标、多分类指标、混淆矩阵、不确定性、ROC曲线、AUC、回归指标
文章目录0 本文简介1 二分类指标1.1 二分类时的错误类型1.2 不平衡的数据1.3 混淆矩阵1.4 考虑不确定性1.5 准确率-召回率曲线1.6 ROC与AUC2 多分类指标3 回归指标4 在模型选择中使用评估指标0 本文简介我们使用精度来评估分类性能，使用R2R^2R2评估回归性能，但是监督模...
机器学习之模型评估（分类模型评估、回归模型评估、拟合）
1.6模型评估学习目标了解机器学习中模型评估的方法知道过拟合、欠拟合发生情况－模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分为分类模型评估和回归模型评估。1 分类模型评估准确率预测正确的数占样本总数的比例。...
多分类Logistics回归公式的梯度上升推导&极大似然证明sigmoid函数的由来
https://blog.csdn.net/zhy8623080/article/details/73188671 也即softmax公式...
回归测试——postman断言、runner
如果接口中修改了代码，那我们免不了又要来一次测试。 在测试时需要去观察接口返回的结果，如果要测试的接口很多的话，一个接口一个接口打开、点击Send ,查看返回值就不免有点麻烦。这里介绍另一种方法方面快速测试多个接口。测试步骤：在TEST写上断言的代码片段 => 使用Runner 执行一个col...