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岭回归分析及其SPSS实现方法

岭回归分析及其SPSS实现方法
2017-04-05
岭回归分析及其SPSS实现方法 近日有医院的小伙伴问起岭回归分析的SPSS操作,在此与大家一起复习一下。 岭回归分析(RidgeRegression)是一种改良的最小二乘估计方法,它是用于解决在线性回归分析中自变量存 ...

简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression)

简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression)
2017-03-24
简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression) 一、一般线性回归遇到的问题     在处理复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归会遇到一些问题,主要表现在: 预测精度:这里要处理好这样 ...

斯坦福机器学习实现与分析之二(线性回归)

斯坦福机器学习实现与分析之二(线性回归)
2017-03-15
斯坦福机器学习实现与分析之二(线性回归) 回归问题提出 首先需要明确回归问题的根本目的在于预测。对于某个问题,一般我们不可能测量出每一种情况(工作量太大),故多是测量一组数据,基于此数据去预 ...

线性回归与梯度下降算法

线性回归与梯度下降算法
2017-03-12
线性回归与梯度下降算法 1.1   线性回归 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函 ...

干货 | 基础机器学习算法

干货 | 基础机器学习算法
2017-03-10
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法,当然,欢迎同行交流。 哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去,寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路:组织数据->挖掘知识->预测未来。 ...

R语言学习笔记三

R语言学习笔记三
2017-02-17
R语言学习笔记三 10)求解线性方程组和逆矩阵 Solve函数求出a %*% x = b中的x向量值,即求解线性方程组,通常使用前2个参数,第一个是a,为系数矩阵  ,第二是b为常数项,当b ...

R语言快速深度学习进行回归预测

R语言快速深度学习进行回归预测
2017-02-15
R语言快速深度学习进行回归预测 深度学习在过去几年,由于卷积神经网络的特征提取能力让这个算法又火了一下, 其实 在很多年以前早就有所出现,但是由于深度学习的计算复杂度问题,一直没有被广泛应用。 一般 ...

R语言做简单的一元线性回归

R语言做简单的一元线性回归
2017-02-15
R语言做简单的一元线性回归 简单举一个例子 某商业银行2002年主要业务数据 如何将这些数据添加到R中? > y<- c(0.9,1.1,4.8,3.2,7.8,2.7,1.6,12.5,1.0,2.6,0.3,4.0,0.8,3.5,10.2,3.0,0.2,0.4,1.0,6.8,11.6,1. ...

数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(四)---多项式回归

数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(四)---多项式回归
2017-01-23
数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(四)---多项式回归 在我们平时做回归的时候,大部分都是假定自变量和因变量是线性,但有时候自变量和因变量可能是非线性的,这时候我们就可能需要多项式回归了,多 ...

数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(三)---岭回归

数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(三)---岭回归
2017-01-23
数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(三)---岭回归 我们在回归分析的时候,古典模型中有一个基本的假定就是自变量之间是不相关的,但是如果我们在拟合出来的回归模型出现了自变量之间高度相关的话,可 ...

数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(一)--简单线性模型

数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(一)--简单线性模型
2017-01-23
数据分析中常见的七种回归分析以及R语言实现(一)--简单线性模型 刚刚学习数据分析的人应该知道回归分析是作为预测用的一种模型,它主要是通过函数来表达因变量(连续值)和自变量变量的关系,通俗的来说就是Y ...

Python数据挖掘之线性回归知识及预测糖尿病实例

Python数据挖掘之线性回归知识及预测糖尿病实例
2017-01-15
Python数据挖掘之线性回归知识及预测糖尿病实例 今天主要讲述的内容是关于一元线性回归的知识,Python实现,包括以下内容:         1.机器学习常用数据集介绍    ...

数据的无量纲化处理和标准化处理的区别是什么

数据的无量纲化处理和标准化处理的区别是什么
2017-01-07
数据的无量纲化处理和标准化处理的区别是什么 请教:两者除了方法上有所不同外,在其他方面还有什么区别? 解答: 标准化处理方法是无量纲化处理的一种方法。除此之外,还有相对化处理方法(包括初值 ...

spss稳健性检验步骤_稳健性检验的方法spss_spss稳健性检验怎么做

spss稳健性检验步骤_稳健性检验的方法spss_spss稳健性检验怎么做
2017-01-05
spss稳健性检验步骤_稳健性检验的方法spss_spss稳健性检验怎么做 SPSS中进行稳健性检验一般都用什么方法 稳健性估计一般针对于异方差的,SPSS要处理异方差要先对构建的模型进行诊断,看散点图虽然直观但有时 ...

spss:回归分析和相关分析的区别

spss:回归分析和相关分析的区别
2016-12-22
spss:回归分析和相关分析的区别 回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的,相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式,而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。   主要区别 ...

面板数据异方差的处理_xtscc法+面板数据回归

面板数据异方差的处理_xtscc法+面板数据回归
2016-12-16
面板数据异方差的处理_xtscc法+面板数据回归 一、前言 计算和互联网技术的广泛运用极大地提高了数据的可获得性,使大量的数据得以收集、保存和整理。与此同时,计量经济学在整个经济学体系中的地位日益提升 ...

数据挖掘其实就是为了干这四种事

数据挖掘其实就是为了干这四种事
2016-12-06
数据挖掘其实就是为了干这四种事 数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。一般来说,数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联、预测。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题 ...

R数据分析案例:逻辑回归

R数据分析案例:逻辑回归
2016-10-17
R数据分析案例:逻辑回归 逻辑回归,也称之为逻辑模型,用于预测二分结果变量。在逻辑模型当中,输出结果所占的比率就是预测变量的线性组合。 这篇文章将要使用下面这几个包,而且你们需要保证在运行我所举 ...

你应该知道的7种类型的回归技术!

你应该知道的7种类型的回归技术!
2016-10-11
你应该知道的7种类型的回归技术! 回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回 ...

数据分析不得不知的七种回归分析技术

数据分析不得不知的七种回归分析技术
2016-09-30
数据分析不得不知的七种回归分析技术 回归分析技术是一种非常重要的数据分析方法,有着广泛的应用,能够解决目标变量为连续的预测分析问题。 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的 ...

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