TSS: Total Sum of Squares(总离差平方和) --- 因变量的方差 RSS: Residual Sum of Squares (残差平方和) ---  由误差导致的真实值和估计值之间的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error) ESS: Explained Sum of Squares (回归平方和) ---  被模型解释的方差(Sum Of Squares Due To Regression) TSS=RSS+ESS R2: Coefficien

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

原文:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8248249 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归.回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析.对于二维空间线性是一条直线:对于三维空间线性是一

#一元线性回归的基本步骤#1.载入数据 给出散点图 x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23) y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0) plot(x,y) #2.线性回归 得到回归方程  并查看回归结果 CG<-lm(y~x) CG summary(CG) #所得回归方程为y=130.83x+28.49#3.线

整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1. 目录: 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 一元线性回归 模型表示 损失函数 梯度下降算法 1.什么是机器学习 Arthur Samuel不是一个playing checker的高手,但是他编了一个程序,每天和这个程序playing checker,后来这个程序最后变得特别厉害,可以赢很多很厉害的人了.所以Arthur Samuel就给机器学习下了一个比较old,不太正式的定义: " the field of s

只有两个变量,做相关性分析,先来个一元线性回归吧 因为未处理的x,y相关性不显著,于是用了ln(1+x)函数做了个处理(发现大家喜欢用ln,log,lg,指数函数做处理),处理完以后貌似就显著了..虽然R方也比较小 model <- lm(y1~1+x1) summary(model) plot(x1,y1,main=" ",xlab="ln(H+1)",ylab="ln(G+1)",cex.main=1) abline(model,col

2019/3/25 一元线性回归--梯度下降/最小二乘法_又名:一两位小数点的悲剧_ 感觉这个才是真正的重头戏,毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式,而不是让计算机一步步去接近真相,而这个梯度下降就不一样了,计算机虽然还是跟从现有语句/公式,但是在不断尝试中一步步接近目的地. 简单来说,梯度下降的目的在我看来还是要到达两系数的偏导数函数值为零的取值,因此,我们会从"任意一点"开始不断接近,由于根据之前最小二乘法的推导,可以说方差的公式应该算一个二次函数...?总之,这么理解的话就算只用中

梯度下降法及一元线性回归的python实现 一.梯度下降法形象解释 设想我们处在一座山的半山腰的位置,现在我们需要找到一条最快的下山路径,请问应该怎么走?根据生活经验,我们会用一种十分贪心的策略,即在现在所处的位置上找到一个能够保证我们下山最快的方向,然后向着该方向行走:每到一个新位置,重复地应用上述贪心策略,我们就可以顺利到达山底了.其实梯度下降法的运行过程和上述下山的例子没有什么区别,不同的是我们人类可以凭借我们的感官直觉,根据所处的位置来选择最佳的行走方向,而梯度下降法所依据的是严格的数学

(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/)下载好R之后打开,就可以输入命令,如下,我输入 > y=c(61,57,58,40,90,35,68)  表示创建一个y向量,向量的值是c后面的内容> y 回显y[1] 61 57 58 40 90 35 68 > x=c(170,168,175,153,185,135,172) 创建一个x向量 > x 回显x[1] 170 168 175 153 185 135 172> > pl

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 环境为 anaconda + python3.7 Keras 线性回归 import keras from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential import numpy as np import matplotlib.pyplot

Step1 Plotting the Data 在处理数据之前,我们通常要了解数据,对于这次的数据集合,我们可以通过离散的点来描绘它,在一个2D的平面里把它画出来. 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734,3.1551

2019/3/24 线性回归--最小二乘法公式法 暂时用python成功做出来了图像,但是其中涉及到的公式还是更多的来自于网络,尤其是最小二乘法公式中的两个系数的求解,不过目前看了下书高数也会马上提及(虽然可能不会讲这两个公式),但是运用的知识其实还是目前能够接受的:偏导,二元方程.乍一看其实也没什么,只是由于有了求和符号的干扰让计算显得复杂. 最小二乘法-公式推导 该博客中对其的推导看起来比较简洁容易接受,其中结尾公式的计算不难让人想到线性代数中的向量乘积运算,但是那样的表示方法我并不熟练,等

原文地址:http://www.cnblogs.com/KID-XiaoYuan/p/7247481.html STEP1 PLOTTING THE DATA 在处理数据之前,我们通常要了解数据,对于这次的数据集合,我们可以通过离散的点来描绘它,在一个2D的平面里把它画出来.  ex1data1.txt 我们把ex1data1中的内容读取到X变量和y变量中,用m表示数据长度. 1 2 3 4 data = load('ex1data1.txt'); X = data(:,1); y = data

感慨统计学都还给老师了..恶补! R安装包的时候貌似需要用管理员权限启动,否则安装不了,国内镜像卡得渣渣,还是国外镜像真香~选择hongkong就好了. install.packages("basicTrendline") library(basicTrendline) x1<-c(XXXXXXX) y1<-c(XXXXXXX) trendline(x1, y1, model="line2P", ePos.x = "topleft",

使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤: 准备数据 构建模型 训练模型 进行预测 问题描述: 通过人工数据集,随机生成一个近似采样随机分布,使得w = 2.0 ,b= 1,并加入一个噪声,噪声的最大振幅是0.4 过程描述: 1.人工数据集生成 # 在JUpiter中,使用matplotlib 显示图像需要设置为 inline 模式,否则不会出现图像 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt #载入matplotlib im

直接看代码: 一.tensorflow #tensorflow import tensorflow as tf import random import numpy as np x_data = np.random.randn(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zer

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x

P133,这是第二次作业,考察多重线性回归.这个youtube频道真是精品,用R做统计.这里是R代码的总结. 连续变量和类别型变量总要分开讨论: 多重线性回归可以写成矩阵形式的一元一次回归:相当于把多变量当成列向量压缩一下:矩阵有着非常优美的简单的计算法则,大大简化了计算的复杂度: 在建多重线性回归模型时我们会遇到很多问题: 选哪些变量建模,一元的很简单,可以判断有无显著性,多元就复杂了,我们收集的很多变量可能和因变量之间没有关系,必须过滤: 哪些变量之间有相关性,必须把相关性考虑进模型: 如何

重点归纳 回归分析就是利用样本(已知数据),产生拟合方程,从而(对未知数据)迚行预测用途:预测,判别合理性例子:利用身高预测体重:利用广告费用预测商品销售额:等等.线性回归分析:一元线性:多元线性:广义线性非线性回归分析困难:选定变量(多元),避免多重共线性,观察拟合方程,避免过度拟合,检验模型是否合理 相关系数