原文:线性模型的概率分析

抛出问题:为什么前面的线性回归要用最小二乘法 为什么要用这样的指标 下面我们会给出一系列的概率假设,从而导出最小二乘法是一个很自然的算法: 先设 y i Tx i i , 其中 i 叫做误差项 error term,这个可以看作是对未建模的效应的捕获,简单的说就是没有考虑到的特征,像预测房子中的这个房子有没有花园,房子的噪音多不多什么的,这些特征我们没有考虑到,但它对预测结果又确实有影响。 又假设 ...

2017-05-30 15:29 0 1618 推荐指数:

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自动扫雷——概率分析之数学实现

前面的《自动扫雷》系列博文介绍了如何从XP自带的扫雷游戏中获取游戏、分析确定情况下的雷块,以及操作鼠标完成游戏。这篇将介绍如何使用数学中的概率知识来玩扫雷游戏,也正是本人最想介绍的地方,即《前言》中所说的第四种扫雷模型分析。 先看游戏界面,如下: 在游戏开始时,如何出现这样的情况 ...

Sun Nov 25 07:23:00 CST 2012 5 3714
概率分析方法与推断统计(来自我写的python书)

在数据分析统计的场景里,常用的方法除了描述性统计方法外,还有推断统计方法,如果再从工作性质上来划分,推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容。而推断统计用到了很多概率统计方法,所以本小节在介绍推断统计的内容前,还将讲述一些常用的概率统计方法。 1 分析收盘价,绘制小提琴图 ...

Mon Feb 15 23:49:00 CST 2021 0 393
机器学习 —— 概率模型(学习:对数线性模型

  对数线性模型是无向图中经常使用的一种模型。其利用特征函数以及参数的方式对势函数进行定义,可获得较好的效果。在之前有向图的学习中,我们发现可以利用d-seperet,充分统计,狄利克雷函数等方式来很优雅的获得参数估计的解析解。但是在无向图中,这些优越的条件都不复存在。而无向图在现实条件下的使用 ...

Wed Mar 16 05:27:00 CST 2016 0 2473
怎样区分线性和非线性_线性与非线性的区别(线性分析线性模型

怎样区分线性和非线性 1.线性Line,是指量与量之间按照比例成直线关系,在数学上可理解为一阶导数是个常数; 非线性non-line则指不按照比例不成直线关系,一节导数不为常数。 2.线性可以认为是1次曲线,比如比如y=ax+b ,即成一条直线 非线性可认为是2次以上 ...

Tue Oct 06 17:32:00 CST 2020 0 3974
方差分析一般线性模型

方差分析一般线性模型 一、基本思想 方差分析的基本思想是:通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。 二、应用 数据分析师在用方差分析主要用途:①均数差别的显著性检验,②分离各有关因素并估计其对总变异的作用,③分析因素 ...

Thu Feb 25 18:19:00 CST 2016 0 1986
故障树分析 - 事件概率模型

英文标题: Fault Tree Analysis - Event Data Model 故障树分析最关键的一步就是为基本事件设置概率失效模型。 电子器件的物理失效的概率模型一般符合指数分布,比如电阻的短路、开路。指数分布又细分为恒定失效率指数分布和周期性检测的潜在故障。 如果故障不能被用户 ...

Sun Jul 14 11:36:00 CST 2019 0 1388
再谈线性回归函数分析,从概率论与数理统计角度看线性回归参数估计

1. 随机变量的数字特征 0x1:为什么我们需要统计随机变量的数字特征 随机变量的分布函数(或概率函数,或密度函数)已经非常全面了,精确地描述了这个随机变量取值的统计规律性,那为什么我们还需要研究随机变量的数字特征呢?这个小节我们来讨论一下这个话题。 1. 实际问题背后概率分布函数的复杂性 ...

Mon Jul 08 00:13:00 CST 2019 5 601
 
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