网站首页 多元线性回归算法
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使用 Python 和 scikit-learn 学习回归算法
概述回归是指要预测的特征包含连续值。回归是指通过分析其他自变量之间的关系来预测因变量的过程。有几种已知的算法可以帮助提升这些关系以更好地预测值。...
2025-01-01 btikc 技术文章 19 ℃ 0 评论 -
多元自适应回归样条算法
多元自适应回归样条（MultivariateAdaptiveRegressionSplines,MARS）算法是一种非参数的回归方法，它能够自动地选择和适应数据的非线性关系。MARS算法通过将输入空间划分为一系列小的子区域，并在每个...
2025-01-01 btikc 技术文章 21 ℃ 0 评论 -
机器学习入坑指南(三):简单线性回归
学习了「数据预处理」之后，让我们一起来实现第一个预测模型——简单线性回归模型。一、理解原理简单线性回归是我们接触最早，最常见的统计学分析模型之一。假定自变量xxx与因变量yyy线性相关，我们可以根据一系列已知的(x,y)数据，通过某...
2025-01-01 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论 -
高中数学:线性回归方程
线性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是变量间的相关关系中最重要的一部分，主要考查概率与统计知识，考察学生的阅读能力、数据处理能力及运算能力，题目难度中等，应用广泛．一线性回归方...
2025-01-01 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论 -
三步建立一元线性回归算法(房价预测)
importnumpyasnp#基础计算库importtensorflowastf#张量计算importmatplotlib.pyplotasplt#绘图工具1.1加载样本数据...
2025-01-01 btikc 技术文章 19 ℃ 0 评论 -
线性回归的数学原理与梯度下降算法
线性回归数学模型线性回归模型假设因变量(y)与自变量(x)之间的关系可以表示为一个线性函数，即：...
2025-01-01 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
「书讯」多元统计分析实验
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2025-01-01 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
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...
2025-01-01 btikc 技术文章 26 ℃ 0 评论 -
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。...
2025-01-01 btikc 技术文章 77 ℃ 0 评论 -
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...
2025-01-01 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论
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