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回归系列(二)| <font color=最小二乘法真有那么复杂吗?" class="wztu">

回归系列(二)| 最小二乘法真有那么复杂吗?
2020-08-31
作者:丁点helper 来源: 丁点帮你 上一篇文章给大家留了一个思考题,问在假设检验时下面哪种写法是正确的: 大家都答对了吗?正确答案是“A”。 样本与总体回归系数的区分 这一点内容看似 ...

机器学习中<font color=最小二乘法是什么,如何实现?" class="wztu">

机器学习中最小二乘法是什么,如何实现?
2020-07-24
最小二乘法,相信大家都不陌生,统计学中很是常见,而且其理论相对简单,用途也很广泛。今天小编就给大家具体介绍一下最小二乘法。 一、最小二乘概念 最小二乘,或者也可以叫做最小平方和,它目的就是通过最 ...

机器学习:关于<font color=最小二乘法基本概念的理解" class="wztu">

机器学习:关于最小二乘法基本概念的理解
2020-07-01
今天小编给大家分享一下最小二乘法的一些内容。 一、最小二乘法概念 最小二乘法Least Square Method,做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史(由马里·勒让德于1806年提出)。主要是通过最小化误差的平方以 ...

<font color=最小二乘法线性拟合和2次曲线拟合算法" class="wztu">

最小二乘法线性拟合和2次曲线拟合算法
2018-06-23
最小二乘法线性拟合和2次曲线拟合算法 最近由于项目要求,应用了最小二乘法线性拟合和2次曲线拟合算法,现总结如下: 最小二乘法线性拟合应用已有的采样时间点,再现这些点所描述的线性变化,即求出一个线 ...

SPSS回归分析:两阶<font color=最小二乘法" class="wztu">

SPSS回归分析:两阶最小二乘
2017-11-02
SPSS回归分析:两阶最小二乘法 一、两阶最小二乘法(分析-回归-两阶最小二乘法)    标准线性回归模型假设因变量中的误差与自变量不相关。如果不是这种情况(例如,变量间的关系是 ...

R语言中如何使用<font color=最小二乘法" class="wztu">

R语言中如何使用最小二乘
2017-04-28
R语言中如何使用最小二乘法  这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。         代码如下: > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98, ...
【连载5】如何用spss做加权最小二乘回归及岭回归
2014-11-28
【连载5】如何用spss做加权最小二乘回归及岭回归 上一节我们讲到一般多元线性回归的操作方法。本节要介绍的是多元线性回归的其他几种情况。包括适用于含有加权变量的加权最小二乘回归方程等。然后继续讨论上 ...

【从零开始学统计】4.带你认识<font color=最小二乘法" class="wztu">

【从零开始学统计】4.带你认识最小二乘
2014-07-04
在估计方法中,最大似然和最小二乘是经常被使用到的,其中的最小二乘更是回归的基础。楼主在刚接触最小二乘的时候曾经想过一个问题,为什么非要用平方?绝对值不行么?……很多问题萦绕脑中。最近借着做专题的时间, ...

时序数据处理难题攻略(上)

时序数据处理难题攻略(上)
2020-11-10
作者:计量与统计 来源:公众号计量与统计 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法 ...

空间计量经济学与Stata操作

空间计量经济学与Stata操作
2020-11-04
本篇文章给大家介绍下空间计量经济学与Stata操作,供学习者参考! 01、首次使用Stata的一些基本设定 clear all                       //清空内存 set more off                 / ...

回归系列(三)| 谈谈线性回归的残差和预测值

回归系列(三)| 谈谈线性回归的残差和预测值
2020-09-02
作者:丁点helper  来源:丁点帮你 前面两篇文章,我们聚焦于线性回归的回归系数,理清了样本与总体回归方程的区别、回归系数的最小二乘法估计等问题,今天我们重点来看看线性回归的残差和预测值。 ...

一文带你快速了解机器学习中的多元线性回归到底是什么?

一文带你快速了解机器学习中的多元线性回归到底是什么?
2020-07-24
线性回归我们都很熟悉了,是有监督学习中最为简单的一种回归方式,小编今天就进一步跟大家分享一下多元线性回归。 一、什么是多元线性回归 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。线 ...

最大后验估计MAP是什么?它是怎么推导出来的?

最大后验估计MAP是什么?它是怎么推导出来的?
2020-07-08
最大后验估计(maximum a posteriori probability estimate), 简称为MAP。在贝叶斯统计学中,最大后验估计是通过利用经验数据获得对未观测量的点态估计。 与极大似然估计类似,不同的是,在似然函数后面多乘了一 ...

常见的机器学习中损失函数有哪些?

常见的机器学习中损失函数有哪些?
2020-07-03
今天我们来盘点一下那些常见的机器学习中的损失函数有哪些。 用于计算损失的函数称为损失函数。模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。机器通过损失函数进行学习,如果预测值与实际结果偏离较远,损失函数会得 ...

python散点图:如何添加拟合线并显示拟合方程与R方?

python散点图:如何添加拟合线并显示拟合方程与R方?
2020-06-08
python散点图:如何添加拟合线并显示拟合方程与R方?我们可以使用polyfit()函数,使用最小二乘法将一些点拟合成一条曲线. numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False) # x:要拟合点的 ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?
2020-05-29
机器学习算法通常分为有监督的(训练数据有标记答案)和无监督的(可能存在的任何标签均未显示在训练算法中)。有监督的机器学习问题又分为分类(预测非数字答案,例如错过抵押贷款的可能性)和回归(预测 ...

有监督学习:从过去到现在的模型流行度(深度翻译好文)!

有监督学习:从过去到现在的模型流行度(深度翻译好文)!
2020-05-14
在过去的几十年中,机器学习领域发生了巨大的变化。诚然,有些方法已经存在很长时间了,但仍然是该领域的主要内容。例如,Legendre和Gauss已经在19世纪初提出了最小二乘的概念。在最近的几十年中,诸如神经网络等 ...

机器学习算法:无监督、半监督、有监督学习算法浅析

机器学习算法:无监督、半监督、有监督学习算法浅析
2020-05-06
随着人工智能的飞速发展,机器学习成为当下数据分析领域的热门之一,很多人在平时的工作中,或多或少都会使用到机器学习的算法。这里机器学习的算法进行了盘点,将有监督、无监督,半监督学习等进行了简单的解 ...

参数估计之点估计和区间估计

参数估计之点估计和区间估计
2020-04-09
作者 | CDA数据分析师 参数估计(parameter estimation)是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。人们常常需要根据手中的数据,分析或推断数据反映的本质规律。即根据 ...

一文讲解机器学习算法中的共线性问题

一文讲解机器学习算法中的共线性问题
2020-01-08
作者 | 宋老师 来源 | JSong的数据科学小站 多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中,例如决策树和贝叶斯,前者的建模过程是逐步递进,每次拆分只有一个变量参 ...

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