https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029 Statsmodels 是 Python 中一個強大的統計分析包，包含了回歸分析、時間序列分析、假設檢驗等等的功能。Statsmodels 在計量的簡便性上是遠遠不及 Stata 等軟件的，但它的優點 ...

　　摘要：本文分別介紹了線性回歸、局部加權回歸和嶺回歸，並使用python進行了簡單實現。 　　在這之前，已經學習過了Logistic回歸，今天繼續看回歸。首先說一下回歸的由來：回歸是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton於1877年完成了第一次回歸預測，目的 ...

依舊是嘮叨一下：考完試了，該去實習的朋友都去實習了。這幾天最主要的事情應該是把win10滾回到win7了，真的還是熟悉的畫面，心情好了很多。可惜自己當初安裝的好多軟件都寫入了注冊表導致軟件用不了，好處 ...

　　從統計學的角度來看，機器學習大多的方法是統計學中分類與回歸的方法向工程領域的推廣。 　　“回歸”(Regression)一詞的濫觴是英國科學家Francis Galton(1822-1911)在1886年的論文[1]研究孩子身高與父母身高之間的關系。觀察1087對夫婦后，得出成年兒子身高 ...

輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值，它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值，它不僅受到進化前的 cp 值的影響，還可能與寶可夢的 hp 值、類型、高度以及重量 ...

　　線性回歸創建模型需要擬合所有的樣本點（局部加權線性回歸除外）。當數據擁有眾多特征並且特征之間關系十分復雜的時候，構建全局模型的想法就顯得太難了，也略顯笨拙。而且，實際生活中很多問題都是非線性的，不可能使用全局限性模型來擬合任何數據。 　　一種可行的方法是將數據集切分成很多份易建模的數據 ...

嘮嗑嘮嗑 依舊是每一次隨便講兩句生活小事。表示最近有點懶，可能是快要考試的原因，外加這兩天都有筆試和各種面試，讓心情變得沒那么安靜的敲代碼，沒那么安靜的學習算法。搞得第一次和技術總監聊天的時候都不太懂裝飾器這個東東，甚至不知道函數式編程是啥；昨天跟另外一個經理聊天的時候也是沒能把自己學習 ...

回歸算法 回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測，針對的是數值型的樣本，使用回歸，可以在給定輸入的時候預測出一個數值，這是對分類方法的提升，因為這樣可以預測連續型數據 ...