前言在机器学习中，“分类”和“回归”这两个词经常听说，但很多时候我们却混为一谈。本文主要从应用场景、训练算法等几个方面来叙述两者的区别。 本质区别分类和回归的区别在于输出变量的类型。分类的输出是离散的，回归的输出是连续的。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。若我们欲预测的是离散值，例如"好瓜""坏瓜"，此类学习任务称为 "分类"。若欲预测的是
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2024-01-10 12:55:10
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一、多类回归简介1. 基本介绍 如上篇所述，逻辑回归比较常用的是因变量为二分类的情况，这也是比较简单的一种形式。但在现实中，因变量的分类有时候多于两类，如疗效可能是“无效”“显效”“痊愈”三类，当然可以把其中两类进行合并，然后仍然按照二分类逻辑回归进行分析，但是合并的弊端是显而易见的，它可能损失一定的信息。而多分类则充分利用了完整的信
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2023-11-27 23:16:44
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在研究X对Y的影响时，因变量Y有时是分类变量，这时如果还想分析影响关系可以使用logit回归，常见的logit回归包括，二元logit回归（二项logit回归）、多分类logit回归以及有序logit回归。三者的区别如下：编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）此案例使用多分类logit回归研究幸福感情况。一、案例背景某研究者分别于1985年、1995年、2005年调查了已婚及未婚的
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2023-08-29 18:29:16
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线性回归线性回归（Linear Regression)作为Machine Learning 整个课程的切入例子确实有独到的地方，以简单的例子为出发点，将学习任务的主干串起来。问题的建模可以简单如下图所示：线性回归可以分为单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)以及多变量线性回归(Linear Regression with Multiple
分类回归的其他问题二值选择模型的异方差问题将模型的 与可能有关的变量进行回归 原假设的同方差假设： 备择假设的异方差： 补充单词： Homoskedasticity Heteroskedasticity 上面是正常的probit回归 下面是 稀有事件偏差稀有事件偏差就是由于事件发生的少，无法正确分类假定y=1是稀有事件，y=0为大量发生的事件 我们的二分方法本质是寻找一个分类点，将二者以最小误差
4.多变量线行回归（Linear regression with multiple Variables）向量 多变量时，多个变量可以用向量表示。在这之前先对向量常用表示方法做一个标明。向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量。一般又有1 索引向量和 0 索引向量，左图为 1 索引向量，右图为 0 索引向量，一般我们用 1 索引向量。4.1 多维特征 我们现在给房价模型增加更多的特征，例如房
分布滞后与自回归模型文章目录分布滞后与自回归模型@[toc]1 滞后效应与滞后变量模型1.1 什么是滞后效应1.2 滞后效应产生的原因1.3 滞后变量模型1.31 分布滞后模型1.32 自回归模型2 分布滞后模型的估计2.1 分布滞后模型估计的问题2.2 经验加权估计法2.3 阿尔蒙法3 自回归模型构建3.1 库伊克（Koyck）模型3.2 自适应预期模型3.3 局部调整模型4 自回归模型的估计4
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2023-12-10 14:40:57
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逻辑回归的多分类问题——识别手写数字了解.mat文件读取数据划分集合测试图片损失函数认识Scipy.iptimize.minimze优化函数梯度向量优化函数 了解.mat文件.mat文件是属于matlab的文件，具体有什么特点和属性还不知道，但对于本题中我们需要去读取，要用到python中的Scipy库下的loadmat模块吧应该，去读取.mat文件。读取数据划分集合import numpy a
以下是在知乎上看到的比较好的介绍工具变量法结果解读的文章，学习如下： 用IV做2SLS回归时，需要对IV进行三个方面的检验： 1.不可识别检验，也就是IV的个数是否少于内生解释变量的个数，使用的统计量是Anderson LM 统计量/Kleibergen-Paap rk LM统计量。这里p值小于0.01说明在 1%水平上显著拒 绝“工具变量识别不足”的原假设，也就是要求p值不能大于0.1。加ro
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2023-11-28 15:06:04
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作者：herain 前言我们讨论过因变量为数值型的一元线性和多元线性预测模型，今天我们来讨论定型变量的回归模型，定性变量可以说是一种类别变量，比如男/女，优/良/差，是/否，真/假，黑/白等，因变量的结果集是有限的，可预设的，定性变量的回归模型，就是基于历史数据训练出来一种数学表达式，来判断新数据的属于哪一种定性因变量的概率大小。为日常的常见的是否类决策，提供准确度的数值度量。目录：一
前言构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。原理趣析至于虚拟变量的官方解释和值得参考的论文集和虚拟变量的深度应用及拓展。因为虚拟变量的原理其实非常简单，所以如
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2023-08-11 13:26:03
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前言 构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。 原理趣析 至于虚拟变量的官方解释和值得参考的短小精悍的论文集和虚拟变量的深
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2023-08-17 16:26:52
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无论是生成模型还是判别模型，都可作为一种分类器（classification）来使用；1. 分类与回归（1）分类的目标变量是标称型数据（categorical data），0/1，yes/no（2）回归：连续型（numeric data），鲍鱼的年龄，玩具的售价对于分类问题，监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测（pred
## Python哑变量回归
### 1. 引言
在统计学和机器学习中，回归分析是一种用于探索和建立变量之间关系的方法。回归分析可以用于预测和解释变量之间的关系，通过建立一个数学模型，使得给定输入变量可以预测输出变量的值。在实际应用中，很多变量不是连续型的，而是离散型的。这时候，哑变量回归就是一个常用的方法。
哑变量回归，也叫做虚拟变量回归或指示变量回归，是一种将离散变量转换为虚拟变量的方法
原创
2023-08-24 20:23:43
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多变量其实多变量就是多增加了几个特征变量。本质上和单变量线性回归是一样的，单变量线性回归中theta0可以看做是乘上了x0，而x0恒等于1，这样也就可以把单变量也看做是多变量。例如下面这个例子：想要更加准确地预测房价就需要多考虑几个因素。 这里有几点需要注意的：学习了多变量之后因为元素较多，所以最好使用向量，矩阵乘法对其进行表示。多元梯度下降这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以看出来如
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2023-12-22 21:06:55
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前言 这一章还是紧接上一章的内容，在上一章，我们详细地讨论了关于一个变量的线性回归问题，而在我们的实际问题中，一般都不止一个变量，就比如上一章讨论的预测房价问题，房价不仅只跟房子的大小有关，还跟它有几间房间，几层楼等等有关，所以我们需要涉及到的是多元变量的问题，在这一章，我讲详细地给大家介绍多元变量地线性回归问题。 最后还是那句话，如果内容有什么错误
# R语言中的多分类变量回归分析
多分类变量回归分析是统计学中一个重要的研究方法，广泛应用于社会科学、医学、市场营销等领域。R语言作为一款强大的数据分析工具，提供了丰富的包和函数，可以帮助我们进行多分类变量回归分析。本文将介绍多分类变量回归分析的基本概念，并通过代码示例阐述其在R语言中的实现。
## 什么是多分类变量回归分析
**多分类变量回归分析**，顾名思义，是用于分析因变量是多个类别的
1. Replace 直接替换例如根据学生测验成绩(0-100分)划分为A(>90)B(80-90)C(70-80)D(<70)四个阶段.2.map()替换类似replace()，没有指定全部映射关系会出现NaN3.LabelEncoding标签编码作用是为变量的n个唯一取值分配一个[0,n-1]之间的编码，将该变量转化成连续的数值型变量。LabelEncoding根据原各唯一取值的先
【Linear Regression with One Variable】1. 单变量线性回归模型单变量线性回归是通过给出的样本变量与输出，预测一个变量的对应输出，属于监督学习。单变量与预测输出之间的函数关系的一般化定义如下：我们可以看出，对于不同的和对，会有不同的预测输出。 例如给定样本如下： 我们随意猜测=2，=2，那么则有 当x=1时，预测输出为2+2*1=4，与真实输出之间的误差为3。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。简介希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。相关视频动机事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点结合在一起。首先，最终预测是通过模型平均化从几个回归模型中产生的。其次，该方法是贝叶斯方法，也就是说，概率是以相信程度的方式解释
