多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为：
毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归...
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2014-05-12 11:59:21
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上一节介绍了线性回归，虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用，
因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差回归分析中，变量转换的方法，如...
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2014-05-12 11:55:14
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数据分析真不是一门省油的灯，搞的人晕头转向，而且涉及到很多复杂的计算，还是书读少了，小学毕业的我，真是死了不少脑细胞，学习二元Logistic回归有一段时间了，今天跟大家分享一下学习心得，希望多指教！
二元Logistic，从字面上其实就可以理解大概是什么意思，Logistic中文意思为“逻辑”但是...
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2014-05-12 11:53:12
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非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型
非线性，能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型，转换后的模型，用线性回归的方式处理转换后的模型，有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型，我们称...
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2014-05-12 11:22:24
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线性回归的概念，在高中数学书里就出现过。
给你一些样本点，如何找出一条直线，使得最逼近这些样本点。
给出一个例子：假设 x 是房子面积，y是房子价格，确定一条直线需要theta0和theta1.
给出x,我们就可以计算出房子的价格 h(x) = theta0+theta1*x
关键是如何计算出theta0和theta1,也就是如何找出这么一条直线呢？
在这里，引入一个...
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2014-05-10 04:36:00
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学习统计学习方法也已经有几天了，在这几天的时间里，我主要对分类学习方法进行了初步学习，包括：感知机——>支持向量机，K近邻法，朴素贝叶斯法，决策树，logistic
回归与最大熵模型。 其中k近邻法的实现为kd树，朴素贝叶斯通过极大似然估计实现，决策树包含有生成决策树算法ID3,C4.5，决策...
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2014-05-10 03:06:00
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用这篇日志记录在做毕业课题的一些思考，按时间分割。2014/02至2014/04：
抽了一些时间，看林轩田老师的《机器学习基石》，大致对机器学习、数据挖掘有了一个认识，数据挖掘更侧重于挖掘大量或潜在的数据，从而对一些问题进行分析，机器学习则是通过大量已知数据的训练，形成机器的思维，从而“学会”对.....
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2014-05-09 10:14:27
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回顾过去的20年，中国酒店业的发展历经了80年代初的茫然无措，到90年代开始的突然启动，再回归到现在的生机盎然。历经23年的风雨兼程，生命力愈加旺盛。中国的酒店业是最早向外资开放的行业之一，早在1982年就出现了第一家合资酒店“北京建国酒店”，在此后的二十年中，中国酒店业更是伴随着国际酒店业的发展与...
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2014-05-09 08:53:53
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#一元线性回归的基本步骤#1.载入数据
给出散点图x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23)y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,...
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2014-05-09 07:38:50
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对于深度学习的基础，线性回归以及逻辑回归，下面针对这两个方面做一个练习。
例子主要参考http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning
一、线性回归 下载数据http://openclass...
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2014-05-08 23:46:57
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