来源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 线性回归 让我们从经典的线性回归(Linear Regression [1])模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要 ...
前言 最近刚刚监督学习线性回归算法,再加上最近青岛天气异常多变,天气预报一直预测的不准确于是想亲自写一个气温预测的功能。 数据获取 本次数据是在天气 获取的。由于一开始没有想用特别多的数据来训练模型所以选择手动复制然后写程序预处理这些数据。但是后来发现模型不太准确于是就手动获取了四五年的数据。。 最一开始复制过来的数据大概是这样的: 然后用python对数据进行了处理,处理程序为: 处理之后的数据 ...
2021-10-01 18:46 0 146 推荐指数:
来源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 线性回归 让我们从经典的线性回归(Linear Regression [1])模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要 ...
一个发展中的电信市场,网络容量往往是线性增加的,我们可以通过拟合历史网络容量指标,来判断未来网络规模,从而提前进行网络扩容,防患于未然。 线性回归实际上是找到一条直线,使得所有观测点y值到直线的离差平方和最小。 一、多元线性回归 多元线性回归使用矩阵方程可以很好的描述: 1、 拟合 ...
进行数值预测。 LIBSVM内置了多种编程语言的接口,本文选择Python。 1 LI ...
继续上一篇,接下来是股票分析中使用线性回归 在现实世界中,存在着大量这样的情况:两个变量例如X和Y有一些依赖关系。由X可以部分地决定Y的值,但这种决定往往不很确切。常常用来说明这种依赖关系的最简单、直观的例子是体重与身高,用Y表示他的体重。众所周知,一般说来,当X大时,Y也倾向于大,但由X ...
单变量的线性回归非常容易理解,就是生成一元一次方程: y=ax+b。x表示自变量,特征属性的值;y表示因变量,预测标签的值。 二维图像更直观:x是横坐标,y是纵坐标,a是斜率,b是与纵坐标的截距。 样本的坐标点有限,也不会都在一条直线上。如何拟合一条合理的直线,本文会详细解析 ...
简化的网络模型 复杂的网络模型 ...
1.概述 在机器学习里面,常见的预测算法有以下几种: 简易平均法:包括几何平均法、算数平均法及加权平均法; 移动平均法:包括简单移动平均法和加权移动平均法; 指数平滑法:包括一次指数平滑法和二次指数平滑法,以及三次指数平滑法; 线性回归法:包括一元线性回归和二元线性回归 ...
一、概述 (F检验)显著性检验:检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 (t检验)回归系数检验:单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0(或全为0),t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...