- 2024-12-29uve算法提取光谱特征波长
uve算法提取光谱特征波长,matlab例程,结合了pls资源文件列表uve/.DS_Store , 6148uve/axisrange.m , 124uve/classplot2.m , 2082uve/compute_pvalue.m , 127uve/corn_m51.mat , 351509uve/csvd.m , 279uve/databin.m , 540uve/demo_Elastic_Component_Regre
- 2024-12-16CFA知识点梳理系列:CFA Level II, Reading 1 Multiple Regression
前言当年考CFA的时候,从二级开始,为了方便备考和复习,我把每一个章节的要点全部整理成了xmind的格式。今天突发奇想,这些整理好的思维导图,与其静静地躺在我的电脑里,不如分享出来给大家,说不定能帮助到更多的人。所以从今天开始,我将不定期地按章节将这些内容更新上来。除了将思维
- 2024-12-16线性回归(linear regression)
其实线性回归不过就是在做两件事,画一条线并判断这条线到各个点的距离。如下图:其中这条线便是距离各个点距离总和最小的直线。也就是e+u+w+b+a总和在直线为这个情况下最小。 但是什么时候这条线是我们需要的线呢?--线到各个点最短的时候便是。我们先理解一下什么是凹函数:
- 2024-12-01从 HTML 到 CSS:开启网页样式之旅(五)—— CSS盒子模型
从HTML到CSS:开启网页样式之旅(五)——CSS盒子模型前言一、盒子模型的组成margin(外边距):border(边框):padding(内边距):content(内容):二、盒子内容区(content)关于默认宽度三、盒子内边距(padding)四、盒子边框(border)五、盒子外边距(margin)1.margin属性设置2.margin注意事项:3.marg
- 2024-10-15python实现主动学习【一】modAL example active_regression
文章目录一、简要介绍二、代码运行2.1前期准备2.1.1关于sklearn.gaussian_process.kernels的小展开1.RBFKernel(RadialBasisFunction)2.WhiteKernel3.组合内核的原理4.在主动学习中的优势5.其他核函数的特点6.如何组合使用不同的核2.1.2关于ActiveLearner
- 2024-10-12时间序列预测(一)——线性回归(linear regression)
目录一、原理与目的1、线性回归基于两个的假设:2、线性回归的主要目的是:二、损失函数(lossfunction)1、平方误差损失函数(忽略了噪声误差)2、均方误差损失函数三、随机梯度下降(通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。)四、代码实现参考文章:机器学习—线
- 2024-09-26ISE529 Predictive Analytics
ISE529 Predictive Analytics2024FallHomework 2Due by:Oct. 1,2024, 11:59 PM1. (20points)Considerthefollowingcomputeroutput. (a)Fill in the missing quantities.(b)Whatconclusionscanyoudrawaboutthesignificance of regression?
- 2024-09-14*Python*机器学习算法——线性回归(Linear Regression)
目录⭐️引言⭐️理论1、 简单线性回归2、 多元线性回归3、最佳拟合⭐️结语⭐️引言 线性回归(LinearRegression)是一种基本的预测分析方法,它通过拟合数据点来建立因变量(目标变量)与一个或多个自变量之间的关系模型。线性回归假设这种关系是线性的,并试图找到
- 2024-09-11逻辑回归(Logistic Regression)
许多问题需要将概率估算值作为输出。由于线性回归无法保证输出值表示概率(介于零和一之间),所以需要逻辑回归——它是一种极其高效的概率计算机制。那么逻辑回归如何保证其输出表示概率?1.逻辑回归如何计算概率?碰巧,有一族函数称为“逻辑函数”,其输出满足上述条件。标准逻辑函数/S
- 2024-09-09MAST90083: Computational Statistics and Data Science
SchoolofMathematicsandStatisticsMAST90083:ComputationalStatisticsandDataScienceAssignment1Duedate:Nolaterthan08:00amonMonday9thSeptember2024Weight:20%Question1LinearRegressionInthisquestion,wewillapplylinearregression,
- 2024-08-29Spark MLlib模型训练—回归算法 Decision tree regression
SparkMLlib模型训练—回归算法Decisiontreeregression在机器学习中,决策树是一种常用且直观的模型,广泛应用于分类和回归任务。决策树回归(DecisionTreeRegression)通过将数据集分割成多个区域,构建一棵树形结构,以预测目标变量的连续值。本文将详细探讨Spark中的决
- 2024-08-28回归分析汇总
回归分析汇总回归分析的作用评估性能线性回归(LinearRegression)多元线性回归的基本假设参数估计方法多重共线性线性回归假设检验多项式回归(PolynomialRegression)岭回归(RidgeRegression)套索回归(LassoRegression)弹性网络回归(ElasticNetRegression)逐步回归(StepwiseReg
- 2024-08-28SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics: Understanding the $\large Null\ and\ Alternative\ Hyp
NullHypothesisforLinearRegressionLinearregressionisatechniquewecanusetounderstandtherelationshipbetweenoneormorepredictorvariablesandaresponsevariable.SimpleLinearRegressionIfweonlyhaveonepredictorvariableandonerespo
- 2024-08-28SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics: How to Read and Interpret a Regression Table
HowtoReadandInterpretaRegressionTableBYZACHBOBBITTPOSTEDONMARCH20,2019https://www.statology.org/read-interpret-regression-table/Instatistics,regressionisatechniquethatcanbeusedtoanalyzetherelationshipbetweenpredictorvariabl
- 2024-08-22线性回归(Linear Regression)
一、损失(Loss)类型:L1损失【Re】:对模型对各个样本的预测的绝对误差求和。平均绝对误差(MAE)【Re】:一组样本L1损失的平均值。L2损失:【Re】对模型【Re】对各个样本的预测的误差的平方求和。均方误差【Re】:一组样本的L2 损失的平均值。如果数据中特征值超过了一定范围,或者模
- 2024-08-12SciTech-BigDataAIML-Machine Learning Tutorials
MachineLearningTutorialsMachineLearningTutorialsThispagelistsallofthemachinelearningtutorialsavailableonStatology.IntroductiontoMachineLearningSupervisedvs.UnsupervisedLearningRegressionvs.ClassificationAlgorithmsTheBias-Var
- 2024-08-09Econ 312: Modeling Project
Econ312:ModelingProjectGeneralInstructionsTheModelingprojectforthiscourseisintendedtogiveyouhandsonexperiencetoconstructaneconometricmodelforareal-worldproblem.Youmustkeepacopyofthisprojecttoshowyourprospectiveem