目录 1 多元线性回归 2 多元线性回归的Python实现 2.1 手动实现 2.1.1 导入必要模块 2.1.2 加载数据 2.1.3 计算系数 2.1.4 预测 2.2 使用 sklearn 1 多元线性回归 更一般的情况,数据集 \(D\) 的样本由 \(d\) 个属性描述,此时我们试图学得 \[f(\boldsymbol{x}_i) = \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}_i+b \text{,使得} f(\boldsymbol{x}_i) \simeq y_i

#线性模型中有关函数#基本函数 a<-lm(模型公式,数据源) #anova(a)计算方差分析表#coef(a)提取模型系数#devinace(a)计算残差平方和#formula(a)提取模型公式#plot(a)绘制模型诊断图#predict(a)用作预测#print(a)显示#residuals()计算残差#setp()逐步回归分析#summary()提取模型资料 #多元线性回归分析 #回归系数的估计 #显著性检验: 1回归系数的显著性检验 t检验 就是检验某个变量系数是否为0 2回归方程的显

逐步回归 向前引入法:从一元回归开始,逐步加快变量,使指标值达到最优为止 向后剔除法:从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止 逐步筛选法:综合上述两种方法 多元线性回归的核心问题:应该选择哪些变量? RSS(残差平方和)与R2(相关系数平方)选择法:遍历所有可能的组合,选出使RSS最小,R2最大的模型 AIC(Akaike information criterion)准则和BIC(Bayesian information criterion)准则 AIC=n×ln(RSSP

一.二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, Python代码如下: #-*- coding: UTF- -*- import random import numpy as np import mat

> x=iris[which(iris$Species=="setosa"),1:4] > plot(x) 首先是简单的肉眼观察数据之间相关性 多元回归相较于一元回归的最主要困难可能就是变量的选择,如下面的例子 使用Swiss数据集(R内置) Swiss Fertility and Socioeconomic Indicators(1888) Data 建立多元线性回归 > s=lm(Fertility~.,data=swiss) > print(s) Call

一.简单的多元线性回归: data.txt ,230.1,37.8,69.2,22.1 ,44.5,39.3,45.1,10.4 ,17.2,45.9,69.3,9.3 ,151.5,41.3,58.5,18.5 ,180.8,10.8,58.4,12.9 ,,7.2 ,57.5,32.8,23.5,11.8 ,120.2,19.6,11.6,13.2 ,,4.8 ,199.8,2.6,21.2,10.6 ,66.1,5.8,24.2,8.6 ,,,17.4 ,23.8,35.1,65.9,9.

这学期有一门运筹学,讲的两大块儿:线性优化和非线性优化问题.在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法,经常要算一些非常变态的线性方程,于是我就想用python求解线性方程.查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式,也学到了不少东西.先把代码给出. import numpy as np # A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1') A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8,

Python中的任何序列(可迭代的对象)都可以通过赋值操作进行拆分,包括但不限于元组.列表.字符串.文件.迭代器.生成器等. 元组拆分 元组拆分是最为常见的一种拆分,示例如下: p = (4, 5) x, y = p print(x, y) # 4 5 如果写成 x, y, z = p 那么就会抛出ValueError异常:"not enough values to unpack (expected 3, got 2)" 如果写成 p = (4, 5, 6) x, y = p 那么就会

在文章<Python开发.调试.爬虫类工具大全>里面向大家总结了各种实用工具和爬虫技术,今天小编收集了5篇带有实例干货的资料,赶紧来看看吧!另外,喜欢写博客的博主可以申请加工程师博主交流群:391519124,分享你的博文,和大牛们一起交流技术~ 一.OSINT + Python = 自定义黑客Python是一个很棒的语言,可以通过许多的库,迅速的开发出各种各样强大的应用程序,去扮演漏洞探测,逆向工程,web分析工具等等角色.毫无疑问对于任何安全专家它都是一个有用的知识. 二.Python安全

对于一个因变量y,n个自变量x1,...,xn,要如何判断y与这n个自变量之间是否存在线性关系呢? 肯定是要利用他们的数据集,假设数据集中有m个样本,那么,每个样本都分别对应着一个因变量和一个n维的自变量: m个样本,就对应着一个m维的列向量Y,一个m×n维的矩阵X Y是X的每一列X1,...,Xn的函数 那么,Y与X1,...,Xn之间到底是什么关系呢?是满足Y=a1*X1+...+an*Xn这样的线性关系还是Y=f(X1,...,Xn)这样的非线性关系呢? 为了解决这个问题,可以首先利用多元

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets, linear_model,discriminant_analysis def load_data()

基数排序算法是一种是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较. 由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数.基数排序的发明 可以追溯到1887年赫尔曼·何乐礼在打孔卡片制表机(Tabulation Machine)上的贡献. 它是这样实现的:将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零.然后,从最低位开始, 依次进行一次排序.这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变

计数排序假定输入元素的每一个都是介于0到k之间的整数,此处K为某个整数,当k=O(n)时,计数排序的运行时间为O(n) 它的基本思想是:根据每个输入元素x确定小于x的元素个数,根据这个信息把x直接放到它在最终输出数组中的特定位置上. 通俗地理解,例如有10个年龄不同的人,统计出有8个人的年龄比A小,那A的年龄就排在第9位,用这个方法可以得到其他每个人的位置,也就排好了序. 当然,年龄有重复时需要特殊处理(保证稳定性),这就是为什么最后要反向填充目标数组,以及将每个数字的统计减去1的原因.算法的步

1. 简介 将多个变量同时赋值的方法,称为多元赋值. 2. 示例一: x, y, z = 1, 2, 'a string' print x, y, z 运行结果: 1 2 a string

线性表 线性表可以看作是一种线性结构(可以分为顺序线性结构,离散线性结构) 1. 线性表的种类: 顺序表 元素存储在一大块连续存储的地址中,首元素存入存储区的起始位置,其余元素顺序存放. (元素之间的逻辑关系与物理地址上相邻的关系相同) 链接表: 将表元素存放在通过链接构造的一系列存储块中 (元素的物理位置不相邻) 2. 顺序表的实现 顺序表的实现 思路: $$ Loc(e_i) = Loc(e_0)+c*i $$ ​ 其中c为存储一个元素所需要的空间,即size ​ 元素内置:下图左 元素外置

1 格式:\033[显示方式;前景色;背景色m 2 3 说明: 4 前景色 背景色 颜色 5 --------------------------------------- 6 30 40 黑色 7 31 41 红色 8 32 42 绿色 9 33 43 黃色 10 34 44 蓝色 11 35 45 紫红色 12 36 46 青蓝色 13 37 47 白色 14 显示方式 意义 15 ------------------------- 16 0 终端默认设置 17 1 高亮显示 18 4 使用

方法1:(错误) def func(a,b): a,b = b,a a = 1 b = 2 func(a,b) print(a," ",b) 方法2:(正确) def func(a,b): return b,a a = 1 b = 2 a,b = func(a,b) print(a," ",b)

1.Series概念 类似一维数组的对象,由数据和索引组成 2.Series创建 用Series()函数创建,0,1,2为series结构自带的索引. 可以自己指定索引值,用index,也可以直接用字典 3.Series的基本运算 ①所有的索引和值查询:index和value ②查找某个值的索引:bSer['a']   >>3 ③*2:  bSer*2    >>>1     2 2     4 3     aa 4.Series的数据对齐 ①检测值为空:isnull函数 ②

输入数据的类型 input函数接收的数据默认为字符串类型 转换函数 通过转换函数实现接收其他类型的数据 1.接收整数:字符串→整型数据: int("整数格式的字符串") 2.接收小数:字符串→浮点型数据:float("小数格式的字符串") 注意事项 1.字符串类型数据可以转换成其他类型数据,但是数据必须是可转换的. 例如:"123"可以转化成123 例如:"23x"不可以转化 2.整型(int)数据可以转换成浮点型(float

0. 关于主成分分析的详细理解以及理论推导,这篇blog中讲的很清楚. 主成分分析是一种常用手段.这应该与因子分析等区别开来,重点在于理解主成分分析的作用以及什么情况下使用主成分分析,本文重点讲解如何使用PCA. 1. 主成分分析是一种降维方法. 实际上这个降维是这样做的:原始变量有m维,PCA主成分变量有t维(t<m),那么就相当于把这m维分别往t维上投影. 例如我们要做回归分析,如果自变量众多,彼此之间又具有复杂的相关性,那么我们考虑对自变量个数进行“减少”.而这个减少不能够丢失有效信息,由