线性回归与最小二乘法 / 开普饭

目录 1 一些例子 2 什么是异方差 3异方差产生的原因 4 异方差后果 5 如何识别异方差 6 补救 1 一些例子消费函数,收入不同,边际消费倾向如何变化? 企业的投资.销售收入与利润:大型企业的 ...

公众号后台回复"python",立刻领取100本机器学习必备Python电子书最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法.在机器学习,尤其是回归模型中,经常可以看到最小二乘法 ...

import numpy as np arr1 = np.array(((1,4),(2,5),(3,2))) arr2 = np.array((3,4)) print('第一个矩阵:\n',arr1 ...

问题描述 Python中含有丰富的库提供我们使用,学习数学分支线性代数时,矩阵问题是核心问题.Numpy库通常用于python中执行数值计算,并且对于矩阵操作做了特殊的优化,numpy库通过向量化避免 ...

你可能听说过比萨斜塔的故事.在建造过程中,塔开始逐渐向一边倾斜. 假设吉诺( Gino),其中一位工程师,想预测塔的未来倾斜度.他想知道倾斜度是否会增加,到明年会增加多少.吉诺的唯一信息是下面的表格, ...

30天打卡学习医学统计与SPSS本课程是高校医学统计学教授的公益.免费公开课!如假包换!我将每天推送视频和文字教程,讲授基于医学数据的各种统计分析策略.如果你能跟得上节奏,我相信在一个月后,您将会掌握 ...

线性回归是一种常用的机器学习回归算法,其原理是通过输入和输出学习回归函数,确定回归参数向量 w \mathbf{w} w和截距 b b b.对于新的样本 x \mathbf{x} x,其预测值为 y ...

线性模型(Linear Model),是机器学习中的一类算法的总称,其形式化定义为:通过给定的样本数据集 ,线性模型试图学习到这样的一个模型,使得对于任意的输入特征向量 ,模型的预测输出能够表示为输 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22319 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 ...

两阶段最小二乘回归(2sls回归)是解决内生性问题的常用方法.上文中对两阶段最小二乘法做了基本介绍,本文将通过案例说明具体操作步骤. 1 背景本案例引入Mincer(1958)关于工资与受教育年限研 ...

TSLS,即两阶段最小二乘回归.是用于解决内生性问题的一种方法,除TSLS外还可使用GMM估计. 内生变量是指与误差项相关的解释变量.对应还有一个术语叫'外生变量',是指与误差项不相关的解释变量. 产 ...

PLS-PM是一种用于研究多个观测变量的数据分析方法,其中多个观测变量可以汇总为一个潜在变量,并且潜在变量之间存在线性关系.它将主成分分析.典型相关分析和多元回归结合起来迭代估计,是一种因果建模的方法 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=4612 贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例(例如根据伯努利数据给出成功概率的推理).虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理,但是将这些原理扩展到 ...

线性回归与最小二乘法