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  多元自适应回归样条算法解释及举例python

  多元自适应回归样条算法（MultivariateAdaptiveRegressionSplines，MARS）是一种非参数的回归方法，用于建立输入变量与输出变量之间的关系模型。它通过将输入空间划分为一系列小的子空间，并在每个子空间内建...

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  SPSS实战:搞明白单因素vs多因素，二元vs多元Logistic回归分析

  一般情况下，当因变量是连续性变量时，我们常使用线性回归分析自变量与因变量的关联；而当因变量是分类变量时，可考虑采用Logistic回归分析。...

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  一文带您了解线性回归:多个变量之间的最佳拟合线的算法

  随着计算机技术的迅猛发展，机器学习在各行各业中已经成为一个不可或缺的工具。其中，回归算法是机器学习领域的一个关键组成部分，它被广泛用于预测数值型的输出结果。本文将重点介绍几种常见的回归算法，包括线性回归、多项式回归、决策树回归以及随机森林回...

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  数据分析中的线性回归问题

  （一）线性回归的概念在预测领域，我们经常听到回归的概念，接下来的文章中我们会一点一点的揭开回归问题的面纱。今天，咱俩先来介绍一下线性回归。线性回归是机器学习中...

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  SPSS多元线性回归逐步线性回归

  这个视频给大家展示一下用SPSS做多元线性回归。首先看一下原始数据，包含了三个变量，一个是身高，一个体重，一个是肺活量。所做的假设是肺活量，它与身高和体重是相关的，这边的自变量就是身高和体重，因变量是肺活量。接下来看一下操作怎么实现。点击分...

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  多元梯度下降法

  本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第20篇，对应第2周第2个视频。“LinearAlgebrareview(optional)——Gradientdescentformultiplevariables”上一视频讲了多元变量的基础，...

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  R与医学统计学·系列 | 之多元线性回归

  之前介绍了如何在R语言中实现简单线性回归（一元线性回归），但是在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线...

  2025-01-01 btikc 技术文章 20 ℃ 0 评论
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  机器学习|算法笔记(二)线性回归算法以及代码实现

  概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记（一）k近邻（KNN）算法以及应用实现》，本篇讲述机器学习算法线性回归，内容包括模型介绍及代码实现。线性回归线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构...

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  回归系列(四)| 一个完整的线性回归是怎样做的?

  作者：丁点helper来源：丁点帮你前面的文章主要介绍了回归的一些关键词，比如回归系数、样本和总体回归方程、预测值和残差等，今天我们结合一个案例来看看如何做完整的回归分析，准确而言，是多重线性回归（MultipleLinearRegr...

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  从头开始简单理解线性回归(附Python 实现)

  本文讨论了线性回归的基础知识及其在Python编程语言中的实现。线性回归是一种统计方法，用于对因变量与一组给定的自变量之间的关系进行建模。...

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