原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=18149 當我們將CNN（卷積神經網絡）模型用於訓練多維類型的數據（例如圖像）時，它們非常有用。我們還可以實現CNN模型進行回歸數據分析。我們之前使用Python進行CNN模型回歸 ，在本文中，我們在R中實現相同的方法。我們使用一維卷積 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=9508 本文將使用三種方法使模型適合曲線數據：1）多項式回歸；2）用多項式樣條進行B樣條回歸；3） 進行非線性回歸。在此示例中，這三個中的每一個都將找到基本相同的最佳擬合曲線。 多項式回歸 多項式回歸實際上只是多元回歸的一種 ...

使用sklearn庫的linear_model.LinearRegression()，可以非常簡單的進行線性回歸分析 以下為代碼： ...

線性回歸分析： 所有代碼： ...

最近在學習數據分析線性回歸算法時，產生了很多疑問。作為初學者，我認為應該先從基本概念上進行一些深度理解。下面將我的一些思考總結如下： 線性回歸模型為： （1） 其中ε是剩余誤差，假設它服從的是高斯分布，然后因此就將線性回歸模型和高斯模型 ...

<!-- #此文主要針對統計基礎比較薄弱（比如博主）利用多個模型言針對時間序列數據做預測用之MLR/多線性回歸模型； --><!--定義：人話就是給定一組數據集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 從data中得到一個線性模型來反映 x和y 的關系 ...

Logistic邏輯回歸 Logistic邏輯回歸模型 線性回歸模型簡單，對於一些線性可分的場景還是簡單易用的。Logistic邏輯回歸也可以看成線性回歸的變種，雖然名字帶回歸二字但實際上他主要用來二分類，區別於線性回歸直接擬合目標值，Logistic邏輯回歸擬合的是正類和負類的對數幾率 ...

如何進行邏輯回歸分析 邏輯回歸是當y=f(x)，而y為分類變量的時候的邏輯曲線擬合的方法。這種模型通常的用法就是通過給定的一個x的預測值來預測y。這些預測值可以說連續的、分類的，或者是混合的。通常來說，分類變量y有多種不同的假設值。其中，最簡單的一個例子就是y為一個二元變量，這意味着我們可以假設 ...