主要利用三个基本的卡方分布量SSE,SSR,SST和上面参数分布进行推导。牢记假设检验的核心思想,小概率事件在随机一次抽样中不可能发生。小概率事件用已知分布的区间描述。 需要注意的是,回归方程的三大显著性检验,t检验,F检验,相关系数检验本质是统一的。其相互转化关系见第12页的三角图和证明 三、区间估计 区间估计也立...
线性回归模型公式推导完整简洁版这里做模型简化,假设有4个样本,每个样本有3个特征,然后使用平方误差作为损失函数,公式推导反向传播的求导过程。设训练样本为X=⎡⎢⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢⎣x(1)1x(1)2x(1)3x(2)1x(2)2x(2)3x(3)1x(3)2x(3)3x(4)1x(4)2x(4)3⎤⎥⎥ ⎥ ⎥ ...
# 线性回归 + Python + 梯度下降法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[1,5.56],[2,5.70],[3,5.91],[4,6.40],[5,6.80],[6,7.05],[7,8.90],[8,8.70],[9,9.00],[10,9.05]])m,n=np.shape(x)x_data=np.ones((m,n))x_data[:,:-1]=x[:,:-1]y_data=x[:,-1]...
1.2、非线性回归 二、代码实现 2.1、手写代码。(可直接运行) 2.2、代码解释。 代码语言:javascript 复制 deffit(self,numpy_data,numpy_result):np_ones=np.ones((len(numpy_data),1))numpy_data=np.c_[numpy_data,np_ones]data_transpose=numpy_data.transpose()A=np.matmul(data_transpose,numpy_data)b=...
多元线性回归分析公式推导过程 多元线性回归模型推导 所谓回归,就是根据一组特征数据和结果,预测新的特征数据的结果。这个结果,在一定范围内。 比如去银行贷款,银行问了你的工资和年龄(2个特征),他会用这两个做参考,最终给你贷多少钱。 而现在有5个样本,就是知道这些人的特征和贷款额度,预测银行给你的贷款额度...
【机器学习】线性回归——岭回归从贝叶斯角度理解(理论+图解+公式推导),如果需要完整代码可以关注下方公众号,后台回复“代码”即可获取,阿光期待着们的参数是.
多元线性回归模型公式的推导全过程.doc,多元线性回归模型 在多要素的地理环境系统中,多个(多于两个)要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。因此,多元地理回归模型更带有普遍性的意义。 多元线性回归模型的建立 假设某一因变量y受k个自变量的影响,其n组观测值为(
('model.coef_', model.coef_) # 回归系数 print('model.intercept_', model.intercept_) # 截距 # 以下是自己实现的变量线性回归模型 # 对X和Y增加维度,方便矩阵计算 X = np.expand_dims(X, 1) # [50, 1, 2] Y = np.expand_dims(Y, 1) # [50, 1] Y = np.expand_dims(Y, 2) # [...
9351 2 14:17 App 回归残差的异方差性(用spss算稳健标准误和wihte检验) 7270 8 33:45 App T检验全集-包括单样本、独立样本和配对样本 5448 -- 4:40 App SPSS数据分析-数据检查03-正态性检验03-K-S检验 1.2万 3 12:19 App 结构方程模型和AMOS入门01-潜变量概念 1463 2 18:14 App 卡方检验理...