一、簡單的多元線性回歸： data.txt 回歸代碼： 簡單的得到一個變換的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression嶺回歸 　　其實就是在回歸前對數據進行預處理，去掉一些偏差 ...

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In [1]: ...

分析目的 分析數據 import pandas as pd i ...

1.概述 在機器學習里面，常見的預測算法有以下幾種： 簡易平均法：包括幾何平均法、算數平均法及加權平均法； 移動平均法：包括簡單移動平均法和加權移動平均法； 指數平滑法：包括一次指數平滑法和二次指數平滑法，以及三次指數平滑法； 線性回歸法：包括一元線性回歸和二元線性回歸 ...

一、概述 （F檢驗）顯著性檢驗：檢測自變量是否真正影響到因變量的波動。 （t檢驗）回歸系數檢驗：單個自變量在模型中是否有效。 二、回歸模型檢驗 檢驗回歸模型的好壞常用的是F檢驗和t檢驗。F檢驗驗證的是偏回歸系數是否不全為0（或全為0），t檢驗驗證的是單個自變量是否對因變量的影響是顯著 ...

一、概述 （F檢驗）顯著性檢驗：檢測自變量是否真正影響到因變量的波動。 （t檢驗）回歸系數檢驗：單個自變量在模型中是否有效。 二、回歸模型檢驗 檢驗回歸模型的好壞常用的是F檢驗和t檢驗。F檢驗驗證的是偏回歸系數是否不全為0（或全為0），t檢驗驗證的是單個自變量是否對因變量的影響是顯著 ...

一、模型假設 傳統多元線性回歸模型 最重要的假設的原理為： 1. 自變量和因變量之間存在多元線性關系，因變量y能夠被x1,x2….x{k}完全地線性解釋；2.不能被解釋的部分則為純粹的無法觀測到的誤差 其它假設主要為： 1.模型線性，設定正確； 2.無多重共線性； 3.無內生性； 4. ...