原文 http: tecdat.cn p 来源 拓端数据部落公众号 本文建立偏最小二乘法 PLS 回归 PLSR 模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 清洗 你的数据。 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K 折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证 MCCV 。 PLS的双重交叉验证 DCV 使用蒙 ...
2021-05-27 21:03 0 208 推荐指数：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23759 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。 本文的主要内容是将各种标准的回归诊断扩展到2SLS。 2SLS估计的回顾 我们需要2SLS回归的一些 ...
绘图: 1,one dim一元函数 2,画带有积分的一元函数要注意: 参数方程: x=(sin t) ^3 y=(cos t) ^3 同 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21444 逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战，惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计，且其有效的算法 ...
单变量线性回归 在这个文档中将会介绍单变量线性回归模型的建立和公式推倒，通过实例的代码实现算法来加深理解 一.模型推导 1-1 线性回归模型 设定样本描述为 \[x=(x_1;x_2;...;x_d) \] 预测函数为 \[f(\boldsymbol x ...
上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程，这里给出两个最小二乘法的计算程序代码； #Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3 %% 计算x ...
目录 一、线性回归 二、最小二乘法 三、最小二乘法（向量表示） 四、Python实现 一、线性回归 给定由n个属性描述的样本x=(x0, x1, x2, ... , xn)，线性模型尝试学习一个合适的样本属性的线性组合来进行预测任务，如：f(x ...
线性回归：是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 梯度下降，http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘： 对于一般训练集 ...
。 最小二乘法原理：在我们研究两个变量（x,y）之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据（x1,y1. ...
