原文链接：http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本文中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9508 本文将使用三种方法使模型适合曲线数据：1）多项式回归；2）用多项式样条进行B样条回归；3） 进行非线性回归。在此示例中，这三个中的每一个都将找到基本相同的最佳拟合曲线。 多项式回归 多项式回归实际上只是多元回归的一种 ...

使用sklearn库的linear_model.LinearRegression()，可以非常简单的进行线性回归分析 以下为代码： ...

线性回归分析： 所有代码： ...

最近在学习数据分析线性回归算法时，产生了很多疑问。作为初学者，我认为应该先从基本概念上进行一些深度理解。下面将我的一些思考总结如下： 线性回归模型为： （1） 其中ε是剩余误差，假设它服从的是高斯分布，然后因此就将线性回归模型和高斯模型 ...

<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱（比如博主）利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型； --><!--定义：人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系 ...

Logistic逻辑回归 Logistic逻辑回归模型 线性回归模型简单，对于一些线性可分的场景还是简单易用的。Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种，虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类，区别于线性回归直接拟合目标值，Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率 ...

如何进行逻辑回归分析 逻辑回归是当y=f(x)，而y为分类变量的时候的逻辑曲线拟合的方法。这种模型通常的用法就是通过给定的一个x的预测值来预测y。这些预测值可以说连续的、分类的，或者是混合的。通常来说，分类变量y有多种不同的假设值。其中，最简单的一个例子就是y为一个二元变量，这意味着我们可以假设 ...