• 5、spss做加权最小二乘回归及岭回归

    并且最重要的,我们知道,发病率的高低很可能和人口的多少有关系(考虑传染性,人口密度什么的),那么这个时候我们直接用最小二乘回归就不是那么合适了,我们更好的选择是加权最小二乘回归法。也就是说,当样本和某...
    文章 2015-04-15 2012浏览量
  • 线性回归

    3.2正规方程(最小二乘法) 损失函数的另一种解法是正规方程,它能一步得到解。这种解法是很直观的数学解法,但是在特征维度很多的时候,在工程上没有任何优势,所以现在都是用梯度下降。这是代数形式的正规方程,...
    文章 2018-08-22 748浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一3.1 回归分析

    最常用的方法采取最小二乘估计OLS。若C为满秩,m+1≤n,则β的OLS估计为:,其求值的计算过程为y→C'→C'C→(C'C)-1→C'y。于是,拟合得到方程为为预测值(拟合值),H是帽子矩阵,H=C(C'C)-1 C',其残差为:...
    文章 2017-07-03 7012浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一 3.1 回归分析

    最常用的方法采取最小二乘估计OLS。若C为满秩,m+1≤n,则β的OLS估计为:,其求值的计算过程为y→C'→C'C→(C'C)-1→C'y。于是,拟合得到方程为为预测值(拟合值),H是帽子矩阵,H=C(C'C)-1 C',其残差为:...
    文章 2017-08-02 2070浏览量
  • 【独家】一文读懂回归分析

    偏最小二乘回归也可以用于解决自变量之间高度相关的问题。但比主成分回归和岭回归更好的一个优点是,偏最小二乘回归可以用于例数很少的情形,甚至例数比自变量个数还少的情形。所以,如果自变量之间高度相关、例数又...
    文章 2017-05-01 1997浏览量
  • 真正理解拉格朗日和 KKT 条件

    对于有些问题可以直接通过这种方法求解析解(如最小二乘法)。但是也有很多问题解不出来或者很难解,所以就需要梯度下降、牛顿、坐标下降之类的数值迭代算法了(感知机、logistic 回归中用到)。对于这些...
    文章 2018-06-06 4630浏览量
  • 数据科学家需要掌握的10项统计技术,快来测一测吧

    与主成分回归不同的是偏最小二乘法利用响应变量识别新特性。7.非线性模型 在统计学中&xff0c;非线性回归回归分析的一种形式&xff0c;在这种分析中&xff0c;观测数据是通过模型参数和因变量的非线性组合函数建模&xff0c;...
    文章 2017-11-04 3394浏览量
  • 【独家】考察数据科学家和分析师的41个统计学问题

    这个问题需要计算干预后所有患者的平均血糖值为175的概率,可以通过给定的平均值计算Z值。查Z值表,得到Z对应的数值=-0.833〜0.2033。因此,如果每个人都开始控制饮食,那么所有患者平均血糖值降至175的概率大约...
    文章 2017-06-01 1170浏览量
  • 《数学建模:基于R》一一2.1 回归分析

    求参数β的估计值本质上是最小二乘估计,即求函数Q(β)=(Y-Xβ)T(Y-Xβ)(2.4)的最小值β.由多元函数极值的必要条件和充分条件,得到β=(XTX)-1XTY(2.5)从而可得经验回归方程为Y=Xβ,称ε=Y-Y为残差向量.通常取σ2...
    文章 2017-07-03 2941浏览量
  • 一份数据科学“必备”的数学基础清单

    它隐藏在线性回归最小二乘问题的简单分析解决方案背后,或者嵌入到神经网络学习新模式的每个反向传播中。以下是要学习的内容: 单变量、极限、连续性和可微性的函数 中值定理、不确定性和洛必达法则 极大值和极小...
    文章 2018-08-18 4093浏览量
  • 一张地图带你玩转机器学习

    logistic回归即对数几率回归,它的名字虽然叫“回归”,但却是一种用于分类问题的分类算法,它用sigmoid函数估计样本属于某一类的概率。这种算法可以看做是对线性分类器的改进。预测函数为: 其中为线性映射权...
    文章 2018-07-22 2664浏览量
  • A glimpse of Support Vector Machine

    支持向量机(support vector machine,以下简称svm)是机器学习里的重要方法,特别适用于中小型样本、非线性、高维的分类和回归问题。本篇希望在正篇提供一个svm的简明阐述,附录则提供一些其他内容。(以下各节内容...
    文章 2017-09-24 1007浏览量
  • 带你读《Python机器学习》之一:机器学习基础

    常见的算法包括:主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)、偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)、Sammon映射、多维尺度(Multi-Dimensional Scaling,MDS)、投影追踪(Projection ...
    文章 2019-11-16 1966浏览量
  • 关于如何解释机器学习的一些方法

    一种较新,不太为人所知的相关图的改进版本,称为『个体条件期望图』(Individual conditional expectation,ICE),它使用类似相关图的思想,能够给对数据更局部性的解释。在多个自变量存在较强的相关关系时...
    文章 2017-05-16 1945浏览量
  • 独家|一文读懂优化算法

    2.2 偏最小二乘回归(PLS) 2.2.1 简介 在实际工作中,经常需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系,并研究用一组变量(常称为自变量和因变量)去预测另一组变量(常称为因变量和响应变量),除了使用最小二乘...
    文章 2017-10-10 2235浏览量
  • 机器学习模型效果评估指标

    而第情况下,推荐器需要返回一个用户—物品项的对应,每一对应都有一个预测的评分。这样就变成了一个回归的模型,后面会详细讨论。精确率—召回率(Precision-Recall)精确率—召回率其实是两个评价指标。但是它们...
    文章 2020-08-12 698浏览量
  • 数学之美之贝叶斯

    4.5 最大似然与最小二乘 朴素贝叶斯方法(又名“愚蠢者的贝叶斯(idiot’s bayes)”) 5.1 垃圾邮件过滤器 5.2 为什么朴素贝叶斯方法令人诧异地好——一个理论解释 层级贝叶斯模型 6.1 隐马可夫模型(HMM) 贝叶斯...
    文章 2020-07-13 126浏览量
  • linear regression and logistic regression

    最小二乘法:,不用上面化简出来的式子非要加上是因为求导之后2是可以和0.5抵消的。目标函数的化简 化简一下: 求极小值,直接就是导数为0即可,所以对求导数即可。直接令等于0:。这样就是得到了最终的目标函数,...
    文章 2018-08-23 719浏览量
  • 数学之美:平凡又神奇的贝叶斯方法

    而一个自然而然的问题是反过来:“如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例,而是闭着眼睛摸一个(或好几个)球,观察这些取出来的球的颜色之后,那么我们可以就此对袋子里面的黑白球的比例作出什么样的推测”。...
    文章 2017-05-02 1138浏览量
  • 机器学习:入门方法与学习路径(附资料)

    处理回归问题的常用算法包括:线性回归,普通最小二乘回归(Ordinary Least Squares Regression),逐步回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines) 处理聚类...
    文章 2017-05-02 2988浏览量
  • 不学好数学也想当数据科学家?不存在的

    Hermitian矩阵,反Hermitian矩阵和酉矩阵,f)矩阵分解的概念/矩阵LU分解,Gaussian/Gauss-Jordan消元求解Ax=b的线性方程组,g)向量空间,基,极化,正交性,标准正交,线性最小二乘,h)奇异值分解,i)特征值,特征...
    文章 2018-02-06 3034浏览量
  • 创新工场王嘉平开讲:low-level的计算机视觉

    但我们更需要关心一下数据是怎么来的,数据本身有些什么样的问题。这些都和low-level vision有关。如果了解了low-level vision,做 high-level vision的时候有非常大的帮助。我举一个例子。很久以前在做OCR的时候,...
    文章 2018-01-09 1044浏览量
  • SVM算法

    经过演进,现在也可以支持多元分类,同时经过扩展,也能应用于回归问题。本系列文章就对SVM的原理做一个总结。1.回顾感知机模型感知机的模型就是尝试找到一条直线,能够把二元数据隔离开。放到三维空间或者更高维的...
    文章 2018-06-04 1499浏览量
  • 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文...

    梯度消失的问题在之前就已经被发现,对于深层神经网络难以训练的问题,文献[8]进行了分析,但给的解决方法没有成为主流。深度卷积神经网络 在深入分析比较当前主流深度卷积神经网络的特点之前,我们从各网络在...
    文章 2018-05-10 4688浏览量
  • 带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之三...

    3.真值转换在某些情况下,我们可能无法得知缺失值的分布规律,并且无法对于缺失值采用上述任何一种补全方法做处理;或者我们认为数据缺失也是一种规律,不应该轻易对缺失值随意处理,那么还有一种缺失值处理思路—...
    文章 2019-11-08 1537浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    N-gram什么情况呢?上面的context都是这句话中这个词前面的所有词作为条件的概率,N-gram就是只管这个词前面的n-1个词,加上它自己,总共n个词,计算p(wi|Contexti)只考虑用这n个词来算,换成数学的公式来表示,就是...
    文章 2020-07-01 193浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    N-gram什么情况呢?上面的context都是这句话中这个词前面的所有词作为条件的概率,N-gram就是只管这个词前面的n-1个词,加上它自己,总共n个词,计算p(wi|Contexti)只考虑用这n个词来算,换成数学的公式来表示,就是...
    文章 2020-07-01 270浏览量

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