前言 回归分析 regression analysis 是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。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 回归 regression ：Y变量为连续数值型 continuous numerical variable 。 应用现状 目前 ...
2020-05-01 16:49 0 5962 推荐指数：
自回归语言模型（Autoregressive LM） 在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型 ...
2017/7/2 19:24:15 自回归模型（Autoregressive Model，简称 AR 模型）是最常见的平稳时间序列模型之一。接下将介绍 AR 模型的定义、统计性质、建模过程、预测及应用。 一、AR 模型的引入 考虑如图所示的单摆系统。设 xt 为第 t 次摆动 ...
线性回归模型的短板 岭回归模型 λ值的确定--交叉验证法 岭回归模型应⽤ 寻找最佳的Lambda值 基于最佳的Lambda值建模 Lasso回归模型 LASSO回归模型的交叉验证 Lasso回归模型应用 ...
由于计算一般线性回归的时候，其计算方法是： p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多时候 矩阵(X’* X)是不可逆的，所以回归系数p也就无法求解， 需要转换思路和方法求解：加2范数的最小二乘拟合（岭回归） 岭回归模型的系数表达式： p = (X’ * X ...
不同的最邻近回归模型： KNeighborsRegressor：根据每个查询点的最邻近的k个数据 ...
1. 导入boston房价数据集，一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。 代码： 截图： 代码： 截图： 2. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。 代码 ...
为什么要用logistic回归？ 在医学领域，我们经常会遇到这样的数据：患病与未患病、生存与死亡、阴性与阳性……这些结果都是二分类变量。如果要研究自变量与分类型因变量的关系，用多元线性回归模型是束手无策的，因为多元线性回归模型研究连续性因变量，并且要求总体（因变量）分布类型为正态分布 ...
创建线性回归模型 import sklearn.linear_model as lm sklearn.linear_model.LinearRegression()->线性回归器线性回归器.fit(输入样本, 输出标签)线性回归器.predict(输入样本)->预测输出标签 ...
