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保证源代码都能正常运行，结果如下图，可以根据自己的数据调参，替换自己数据就可以。长短时记忆网络，机器学习，深度学习，Matlab 代码。LSTM长短时记忆网络，用于回归预测或者时间序列预测。
一元线性回归sklearn一元线性回归代码：https://github.com/xinxuann/MachineLearningNote/blob/main/sklearn-一元线性回归.ipynb梯度下降法-一元线性回归https://github.com/xinxuann/MachineLearningNote/blob/main/梯度下降法-一元线性回归.ipynb...
BWO 白鲸优化算法，于2022年发表在SCI、中科院1区期刊《Knowledge-Based Systems》上。我们利用该高创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。
岭回归推导过程总结：sklearn代码：https://github.com/xinxuann/MachineLearningNote/blob/main/sklearn-岭回归.ipynb标准方程法-岭回归代码：https://github.com/xinxuann/MachineLearningNote/blob/main/标准方程法-岭回归.ipynb...
prediction预测值TPFPFNTN。
实现这一目标的方法包括：（i）开发机器学习算法来预测切削工具的剩余可用寿命，（ii）回归模型来规定最佳切削参数，（iii）用于异常检测的机器学习算法，以及（iv）基于知识的系统，用于芯片状态和刀具寿命曲线。通过方差分析（ANOVA）、响应表和主效应图的统计分析，分析了切削参数的影响，以根据管理要求规定最佳切削参数。网络物理系统（CPS）指的是将物理世界与虚拟世界融合在一起，实现强大的计算、协作沟通
python pytorch Logistic回归 上篇 深度学习 线性分类
基于Maltab平台，使用自带的深度学习工具箱和自带的手写图片数据，实现基于卷积神经网络的回归预测，主要是用来预测手写图片的旋转角度，通过大量的训练和预测，实现对手写数字图片的角度矫正，使原本角度错位的图片变为正常角度的图片。本文代码已做标准化处理，通过替换程序中的数据，使用者可方便的实现自己所需的预测回归功能。本代码为博主亲手编写，注释超级详细，适合初学者入门学习。(1条消息) 基于卷积神经网络
C++汉诺塔问题 解题思路及递归算法实现汉诺塔问题·起源汉诺塔（又称河内塔）问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。上帝创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上安大小顺序摞着64片黄金圆盘。上帝命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。转自：https://zhidao.baidu.com/问题描述
想要学习更多SPSS、AMOS、R等软件操作，请关注“数据分析成长记”微信公众号，更多精彩文章等你来读！AmosAMOS.TIMEIBM® SPSS® Amos 是一款强大的结构方程建模 (SEM) 软件，支持通过扩展标准多变量分析方法（包括回归、因子分析、相关分析以及方差分析）来支持研究和理论。使用直观的图形或程序化用户界面构建态度和行为模型，与标准多变量统计方法相比，这些模型可以更准确地反映复
在 回归分析学习笔记（一）：尽量详细且说人话 中介绍了经典回归分析的基本假设，如果假设条件不满足会出现一些问题，现在就来具体的介绍一下。对于我们分析的具体问题，叙述逻辑为：概念描述——产生原因——导致结果——补救措施。基本假设x1,...,xpx_1,...,x_px1,...,xp 是确定性变量，不是随机变量；解释变量之间不相关，样本容量个数大于解释变量个数，即X\boldsymbol XX
回归分析（regression analysis）是统计分析中最重要的思想之一被广泛应用于社会经济现象中变量之间的影响因素分析回归分为：线性回归、非线性回归例1：为了研究家庭月消费支出与月可支配收入之间的关系，可支配收入（income）：800,1100,1400,1700,2000,2300,2600,2900,3200,3500消费支出（consume）：594,638,1122,1155,1
简单线性回归模型打开Eviews软件，可以选择建立一个new workfile，也可以选择打开一个已存在的workfile。选择数据类型：Unstructured/Undated 横截面数据Dated-regular freguency 时间序列数据（有固定的频率，默认为年度数据）Balanced Panel本次实验样本为时间序列数据，因此在Workfile structure type一栏选定D
变量投影重要性（VIP）主要用于变量筛选，基于偏最小二乘回归的有点，VIP技术可用于样本较小而且几个自变量间相关性较强的情形。
STATA是一款常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学、经济学、金融等领域。它不仅具备丰富的统计分析功能，而且操作简单易学，因此备受研究人员和实践者的喜爱。本文将从实际案例出发，介绍一些STATA软件的使用技巧。
近期，笔者接触到了一款神仙工具——UCSC Genome Browser，它可以帮助我们可视化某个基因的相关信息。在 Wiki 百科上，这款工具的介绍是：UCSC Genome Browser 是由加州大学圣克鲁斯分校（UCSC）托管的在线且可下载的基因组浏览器。它是一个交互式网站，可以访问来自各种脊椎动物和无脊椎动物物种的基因组序列数据，并集成了大量对齐注释。浏览器也是一个图形查看器，优化后可以
【机器学习技巧】回归模型的几个常用评估指标（R2、Adjusted-R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE）及其在sklearn中的调用方式
从下图中能够看出,经过 Hausman检验,相应的P值为0.5248,大于0.05,可见在5%的显著性水平下,不能拒绝H0,即选择建立个体随机效应回归模型。答:首先过F检验判断是混合效应、变截距还是变系数模型,若判断出是变截距模型,需要再次通过Hausman检验判断是固定效应模型还是随机效应模型。上期我们讲到模型判断若选择模型2,需进一步通过Hausman检验判断固定效应还是随机效应，接下来我们学
二元：因变量为二分类变量，且两个分类整合在一起的概率为1.（有效/无效；是/否）分析——回归——二元logistic——结果作为因变量——自变量作为协变量分类——设置分类变量（非连续变量）——变化量、第一个保存——概率、组成员选项：霍斯默-莱梅肖拟合优度、Exp(B)置信区间——在每一个步骤结果分析：（1）看霍斯默检验的显著性：sig/p >0.05表示拟合良好。（2）方程中的变量:B——系
OLS能够成立的最重要的条件是解释变量与扰动项不相关（即前定变量或同期外生的假设）。解释变量与扰动项相关（内生性）的例子很多。解决内生性的主要方法之一为工具变量法，它对于实证研究有着重要的价值。内生性的主要来源包括。前者已在第9章讨论，下面首先介绍后二者。
RCS
时间序列预测——Prophet模型.
如果想要保留SPSS语法文件，可以先点击“粘贴”，保存本次所有操作，如图5.4所示。下次还要执行同样的操作，直接全选以后，点击绿色小三角符号，就可以生成皮尔逊分析结果了。如果P值小于0.05，那么两个变量呈显著的相关性。第三步，点击“选项”，可以勾选统计，计算平均数与标准差等，如下图所示。然后再看相关系数的方向性，报告两个变量是显著的正相关或负相关。第二步，在相关系数里，选择“皮尔逊”。如果相关系
这玩意是针对非线性的举个例子打LOL，最开始接触的时候，是新手训练营，你需要画大量的时间去学习如何行走、控制角色、熟悉英雄的技能，这一段时间是很慢的，还是很菜。当过了这一节点，你会发现你突然变得很NB，于是你开始打排位，在青铜-白银-黄金-铂金-钻石随便乱杀，段位几天就上去了。但是到了钻石，你就发现了你遇到了瓶颈，花了半个月还是在钻石1和宗师之间上上下下，没有突破。这就是门限效应就像sigmoid
大家可以发现，网上大部分找的代码会运行报错，这是更新后的代码。最近机器学习的实验课要求做这个，本来是让GPT写，或者找别人的代码搬运过来，结果发现这个波士顿的数据集在sklearn更新中被删除了。故就自己学着写了。也为后续也有这个学习需求的朋友们提供这个代码来学习。
Huber损失函数，平滑平均绝对误差相比平方误差损失，Huber损失对于数据中异常值的敏感性要差一些。在值为0时，它也是可微分的。它基本上是绝对值，在误差很小时会变为平方值。误差使其平方值的大小如何取决于一个超参数δ，该参数可以调整。当δ~ 0时，Huber损失会趋向于MAE；当δ~ ∞（很大的数字），Huber损失会趋向于MSE。δ的选择非常关键，因为它决定了你如何看待异常值。残差大于δ...
如何利用Origin快速进行线性拟合并出图
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利用wps和jupyter解决线性回归问题得出的结果大致相同。在利用jupyter解决线性回归问题时，出现无法打开目标文件读取数据，利用网络查询最终解决问题。
Logistic回归计算量小，训练速度快。输出结果易于理解。Logistic回归的输出结果是概率，易于解释。容易扩展。可用于多分类问题和不平衡数据集。只适用于线性可分的问题。
在不同B因素水平，A因素的效应有统计学差异；同理，在不同A因素水平，B因素的效应也有差异。交互作用就是看二者合在一起的效应，与二者单独效应之和（相加）/之乘（相乘），相等还是不相等。不相等，那就是有交互。Mediation是解释暴露因素how导致的结局，而interaction是说明who是高风险目标人群。
用spss求岭回归具体步骤超详细版
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收敛和选择算子算法)是一种回归分析技术，用于变量选择和正则化。它由Robert Tibshirani于1996年提出，作为传统最小二乘回归方法的替代品。
回归模型中的多重共线性 + 危害 + 原因 + 判断标准 + 解决办法，以及相关概念
R语言学习记录：logistic回归中如何计算OR值（三种方法）
数据来源：boston-housing-dataset目录1、目标2、数据集介绍3、代码3.1 导入必须的工具包3.2 导入数据3.3 数据探索3.4 数据集划分3.5 模型构建3.6评价1、目标根据历史房价数据建立回归模型，预测不同类型房屋的价格。2、数据集样本数：10000特征数量： 13个相关属性（即13个指标变量），1个目标变量（房价）。特征 说明CRIM 城镇人均犯罪率ZN 大于25,0
logistic回归分析是医学统计分析过程中常用的一种影响因素分析的方法，最常用的是二元logistic回归分析，即以二分类数据为因变量的logistic回归分析。上次已经和大家分享了批量进行logistic回归分析的代码，接下来将分享多因素logistic回归分析的代码。多因素logistic回归分析一般的分析思路其实就是把单因素分析过程中发现的有意义的变量同时纳入logistic回归模型，除了
数据包络分析DEA（数学建模）
Underidentification test 不可识别检验或识别不足检验原假设：不可识别（即秩条件不成立）；备择假设：可识别（即秩条件成立）。当估计结果拒绝原假设时，秩条件成立说明工具变量与解释变量相关。Weak identification test 弱识别检验当估计结果拒绝原假设时，才好。...
本文详细介绍使用SPSS软件进行多元线性回归的理论基础、操作步骤及结果分析。多元线性回归模型是指含有多个自变量的线性回归模型，用于解释因变量与其他多个自变量之间的线性关系。多元线性回归分析的基本步骤(1)确定因变量与自变量，并初步设定多元线性回归方程。(2)估计参数，确定估计多元线性回归方程。(3)利用检验统计量对回归预测模型进行各项显著性检验。(4)检验通过后，可利用回归模型进行预测，分析评价预
给定下面一组数据：时间10:0011:0012:0013:0014:0015：00温度12℃15℃17℃20℃25℃18℃如果要预测某个时间的温度值，首先需要利用已知数据对时间-温度进行建模或者说建立温度与时间的关系函数。为建立这样一个模型，通常有两种方法：差值方法：用一个函数（一般为多项式函数）来近似代替数据列表，并要求多项式经过列表中给定的数...
本文主要介绍了线性回归的三种方法，其中最好用的机器学习在MATLAB中也有单独的仿真APP，这是许多初学者的学习机器学习的很好的验证方式。
SMO算法可以看做是Osuna算法的一个特例，即将工作样本集B的规模固定为2,每次只求解两个训练样本的QP问题，其最优解可以直接采用解析方法获得，而无需采用反复迭代的数值解法，这在很大程度上提高了算法的求解速度。在求解时，先计算工作样本集B的QP问题，然后采取一些替换策略，用非工作样本集N中的样本替换工作样本集B中的一些样本，同时保证工作样本集B的规模不变，并重新进行求解。然而，目前尚存在一些亟待
回归
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