什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/...
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2015-10-26 07:04:33
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基本概念泛函泛函是一个函数的表达式，取值取决于该表达式中的函数，泛函是函数的函数。1）除了变量x外，泛函还可以包含其他的独立变量；2）除函数y(x)外，泛函还可以包含有许多以上述独立变量为函数的其他函数（因变量）；3）泛函中，除了一阶导数外，还可以包含有高阶导数。变分法经典变分问题都是寻求一个问题的...
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2015-10-24 15:50:13
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http://jingyan.baidu.com/article/4e5b3e1955c89391901e24d0.html在数据分析行业内，最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测，以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测：步骤：建立预测模型：这里模型为：本例中收集了某地区过去1...
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2015-10-23 21:36:54
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quadratic 二次的，二次方程式[kw?'dræt?k]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...
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2015-10-23 10:23:07
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解析解与数值解在解组件特性相关的方程式时，大多数的时候都要去解偏微分或积分式，才能求得其正确的解。依照求解方法的不同，可以分成以下两类：解析解和数值解。解析解(analytical solution)就是一些严格的公式,给出任意的自变量就可以求出其因变量,也就是问题的解, 他人可以利用这些公式计算各...
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2015-10-20 13:59:09
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最大似然估计：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量），这些样本值已经实现，最大似然估计就是去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。因为你手头上的样本已经实现了，其发生概率最大才符合逻辑。这时是求样本所有观测的联合概率最大化，是个连乘积，只要取对数，就变成了线性加...
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2015-10-17 17:47:03
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1. 函数的传统定义：一般的，在一个变化过程中，有两个变量x、y，如果给定一个x值，相应的就确定唯一的一个y，那么就称y是x的函数，其中x是自变量，y是因变量，x的取值范围叫做这个函数的定义域，相应y的取值范围叫做函数的值域。2. 函数的集合定义：设A，B是非空的集合，如果按照某种确定的对应关系f，...
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2015-10-17 14:52:25
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线性回归简介 线性回归是指利用线性回归方程中的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 案例简介 本案例中的数据是...
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2015-09-11 23:36:37
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函数关系式中，能够影响其他变量的一个变量叫做自变量，随自变量的变动而变动的量，就称为因变量。下面介绍如何在几何画板制作函数自变量与因变量关系的课件。 更多详情：http://www.jihehuaban.com.cn/ 探讨函数...
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2015-09-11 14:30:43
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通用文件处理：importnumpyasnp
//文件名和文件中每行的分隔符
defloadDataSet(fileName,dotSplit):
numFeat=len(open(fileName).readline().split(dotSplit))
dataMat=[];labelMat=[]
fr=open(fileName)
//该数据集默认是最后一列是因变量
forlineinfr.readlines():
lineArr=[..
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2015-09-10 11:15:39
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