回归分析是广泛应用的统计分析方法，可用于分析自变量和因变量的影响搞关系（通过自变量求因变量），也可以分析自变量对因变量的影响方向（正影响还是负影响）。回归分析的主要应用场景是进行预测和控制，例如计划制定，KPI制定，目标制定等，也可基于预测数据与实际数据进行比对和分析，确定事件发展程度并给未来行动提供方向性指导。常用的回归算法包括线性回归、二项式回归、对数回归、指数回归、核SVM、岭回
# 使用pyspark计算回归时加入截距项的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何在pyspark中计算回归时加入截距项。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 构建特征向量 |
| 5 | 添加截距项 |
| 6 | 构建回归模型
原创
2023-07-24 03:46:54
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本文来自《机器学习实战》（Peter Harrington）第九章“树回归”部分，代码使用python3.5，并在jupyter notebook环境中测试通过，推荐clone仓库后run cell all就可以了。github地址：https://github.com/gshtime/machinelearning-in-action-python3转载请标明原文链接1 原理CART（Class
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2023-06-12 21:38:31
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## 项目方案：使用Python实现一个简易的计算器
### 1. 项目简介
本项目旨在使用Python编写一个简易的计算器，用户可以通过输入数值和运算符进行基本的数学运算，包括加法、减法、乘法和除法等。
### 2. 功能需求
项目的主要功能如下：
- 支持基本的数学运算，包括加法、减法、乘法和除法；
- 支持小数和负数的运算；
- 支持多个连续运算符的输入，如"2 + 3 * 4"；
-
原创
2023-08-11 14:56:54
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String类：String类在java.lang包中，java使用String类创建一个字符串变量，字符串变量属于对象。String类对象创建后不能修改，StringBuffer & StringBuilder 类。这时我们会问，为什么我们String变量赋值不就是改变了吗？其实不是的，赋值后将会生成新的对像来存放新的内容，原先的对象依旧在内存中，但是s不在指向它，那么这个对象就会成为垃
4.2 多项式回归 以多元线性回归和特征工程的思想得到一种称为多项式回归的新算法。可以拟合非线性曲线。这是线性回归时使用的预测模型： 先看看按照以前的线性回归方法的效果：# create target data
x = np.arange(0, 20, 1)
y = 1 + x**2
X = x.reshape(-1, 1)
model_w,model_b = run_gradi
0、术语0.4、回归和预测响应变量想要预测的变量。自变量用于预测响应的变量。记录一个表示特定个体或实例的向量，由因子和结果值组成。截距回归线的截距，即当 X = 0 时的预测值。回归系数回归线的斜率。拟合值从回归线获得的估计值残差观测值和拟合值之间的差异。最小二乘法一种通过最小化残差的平方和而拟合回归的方法均方根误差回归均方误差的平方根，它是比较回归模型时使用最广泛的度量标准残差与均方根误差的计算
# Python中的RLM回归与截距：一个简单介绍
在统计学中，回归分析是一种用于分析变量之间关系的统计方法。在Python中，我们可以使用不同的库来实现回归分析，其中一种方法是使用Robust Linear Model（RLM），即鲁棒线性模型。RLM是一种对异常值和离群点具有较强鲁棒性的回归方法。本文将介绍如何在Python中使用RLM进行回归分析，并讨论截距的概念。
## 什么是RLM回
距离本意就是两个目标的某一特征集从一个变成另一个需要的最小操作。广泛使用于相似度比较领域。机器学习中经常用的距离有：1. 欧氏距离 ( Euclidean Distances)2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦( Cosine Distance)8. 汉明距离（Hamming Distance）9. 杰卡德距离 &
第一部分# 线性回归：
# 如果不计算截距，本质就是矩阵运算，线性代数中的知识
# 如果要计算截距，只能使用梯度下降，多个参数系数，相当于多个变量
# 求偏导数
# 线性回归改进和升级
# Ridge岭回归，通过对系数的大小缩减来解决普通最小二乘的一些问题。
# 当数据的特征比样本点还多时，就不能使用线性回归和梯度下降等方法来预测
# 这是因为输入数据的矩阵X不是满秩矩阵，非满秩矩阵在求逆时会出
一、首言回归分析统计方法研究变量之间的关系并且对其构建模型，回归的应用领域广泛，几乎是可以遍及所有的学科。 举个例子，如下图所示： 我们可以观察到，这些观测值的散点图，它清楚地表明了y与x之间的关系，能够看到所有观测的数据大概是落到了同一条直线上。上图画出了这条直线，但是我们知道的是这条直线其实并不完全准确。我们假设这条直线的方程为： 式中，为截距，为斜率。但是，因为数据点并不是精确地落到了这条
PVAR模型是用于面板数据分析的VAR模型，即Panel-VAR。本篇文章主要先介绍一下PVAR的模型结构以及相关的组成，文章结构如下1.介绍pvar的数学结构式2.介绍pvar的最优滞后阶数(时间序列必经操作)3.介绍pvar模型的稳定性检验4.介绍格兰杰因果检验(证明是A导致B，而不是B导致A)5.介绍脉冲响应函数(将故事看脉冲反应函数)6.介绍方差分解结果接下来还会有几篇接着讲PVAR，主要
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2023-10-11 10:21:32
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Logistic 回归 概述Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。
须知概念
Sigmoid 函数
回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟
3、Cross Sectional Regression
3.1 最小二乘法
有三种方式可以实现最小二乘法的简单线性回归，假设数据byu
（1）lm(byu$salary ~ byu$age + byu$exper)
（2）lm (salary ~ age + exper, data= byu)
（3）attach(byu)
lm(salary~age+exper)
l
总统来说，关键是引用js 和 css，尤其是那些cdn的公网加速后的js和css，包括jquery和datetimepicker.css,本地化时间格式的js，datetimepicker.js 一、jsp页面 引入 js <% pageContext.setAttribute("APP_PATH" ...
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2021-08-13 18:20:00
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# 在Java中添加Redis缓存的步骤
## 引言
在开发过程中，使用缓存是一种常见的优化技术，可以提升系统的性能和响应速度。在Java开发中，我们可以使用Redis作为缓存数据库，以提高数据的读写效率。在本文中，我将介绍如何在Java中使用Redis缓存，并逐步指导你完成整个过程。
## 步骤概述
下面是整个过程的步骤概述表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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预备知识A*算法的基本原理\(A*\) A-star是什么？下面是百度的解释A-star算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。F[i]=G[i]+H[i];以上式子中\(G[i]\)表示从起点到当前节点已经付出的代价，这个是准确的\(A*\)算法最重要的是估价函数\(H[i]\)的设计，\(H[i]
作者：Tarun Guptadeephub翻译组：孟翔杰 在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的(批量)线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。 我们将使用此公式计算梯度。 在此，x(i)向量是一个点，其中N是数据集的大小。 n(eta)是我们的学习率。 y(i)向量是目
STATA常用命令数据相关生成新数据删除和修改数据改变数据类型条件命令取对数命令输出相关常用回归非线性选择回归logit回归probit回归线性回归OLSHeckman 回归Tobit回归2SLS回归（工具变量法）常用检验异方差检验多重共线性检验自相关检验格兰杰因果检验稳健性检验内生性检验 常用命令数据相关生成新数据利用旧数据定义新数据，注意，如果使用的旧数据为两个及以上，只要其中一个为空值，则
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2023-11-24 20:08:33
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#Classification（分类） #Logistic regression（logistic回归）一种分类算法，用在标签y为离散值0或1的情况下。#背景线性回归应用在分类问题上通常不是一个好主意： 所以引出logistic回归算法 #Logistic Regression Modelsigmoid函数/logistic函数：g(z)#Decision bound
