贵州师范大学计算机实验报告 课程名称:人工智能 班级:13 级计本 实验日期: 5 月 9日 学号:136201010511 姓名:杨金城 成绩: 一、实验名称 线性回归预测系统 二、实验目的及要求 理解和掌握线性回归预测的基本方法，能够编程实现简单的线性回归预测系 统。 1、熟悉 matlab 编程语言； 2、线性回归预测函数、代价函数的设计和实现；...
一 概述 回归分析模型：销售额 =93765+0.3* 百度+0.15 * 社交媒体+0.05 *电话直销+0.02 * 短信 线性回归 研究自变量 x 对因变量 y 影响的一种数据分析方法 可以表示为Y=ax+b+ε，其中Y为因变量，x为自变量，a为影响系数，b为截距，ε为随机误差。 常见应用场景 主要应用场景是进行预测和控制例如计划制定、KP...
SPSS实例教程：多重线性回归，你用对了么 在实际的医学研究中，一个生理指标或疾病指标往往受到多种因素的共同作用和影响，当研究的因变量为连续变量时，我们通常在统计分析过程中引入多重线性回归模型，来分析一个因变量与多个自变量之间的关联性。 一、多重线性回归的作用 多重线性回归模型在医学研究领域得到了广泛的应用，其作用主要体现在以下几个方面： 1、探索对于...
Content： 1. Linear Regression 1.1 Linear Regression with one variable 1.1.1 Gradient descent algorithm 1.2 Linear Regression with multiple variable 1.2.1 Feature Scaling 1.2.2 Fea...
在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合。（译者注： MNIST...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 工资模型 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。 加载包 在本实验中，我们将使用dplyr包探索数据，并使用ggplot2包进行数据可视化。我们也可...
对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据，定义问题 没有数据，当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。 数据的介绍在这：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/...
摘要：主要介绍了华为云可信智能计算服务（TICS）采用的纵向联邦逻辑回归（LR）方案。 本文分享自华为云社区《纵向联邦学习场景下的逻辑回归（LR）》，作者： 汽水要加冰。 海量训练数据是人工智能技术在各个领域成功应用的重要条件。例如，计算机视觉和商务经融推荐系统中的 AI 算法都依靠大规模标记良好的数据才能获得较好的推理效果。然而在医疗、银行以及一些政务...
github：代码实现之一元线性回归、代码实现之多元线性回归与多项式回归本文算法均使用python3实现 1. 什么是线性回归 《机器学习》对线性回归的定义为： 给定数据集 $ D = lbrace (x^{(1)}, y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(2)}),...,(x^{(m) } ,y^{(m)}) brace $ ，其中 $ x...
引言 线性和逻辑回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个建模算法。 两者都很棒，因为它们易于使用和解释。 然而，它们固有的简单性也有一些缺点，在许多情况下它们并不是回归模型的最佳选择。 实际上有几种不同类型的回归，每种都有自己的优点和缺点。 在这篇文章中，我们将讨论5种最常见的回归算法及其属性，同时评估他们的性能。 最后，希望让您更全面地了解...