regression 是 Go 的多元线性回归。
用法举例：
导入安装包，创建一个回归和数据，并添加进去。你可按照你的需要添加变量，下面实例中我们使用三个变量：
package mainimport ( "fmt"
"github.com/sajari/regression")func main() { r := new(regression.Regression)
r.SetObserved("Murders per annum per 1,000,000 inhabitants")
r.SetVar(0, "Inhabitants")
r.SetVar(1, "Percent with incomes below $5000")
r.SetVar(2, "Percent unemployed")
r.Train(
regression.DataPoint(11.2, []float64{587000, 16.5, 6.2}),
regression.DataPoint(13.4, []float64{643000, 20.5, 6.4}),
regression.DataPoint(40.7, []float64{635000, 26.3, 9.3}),
regression.DataPoint(5.3, []float64{692000, 16.5, 5.3}),
regression.DataPoint(24.8, []float64{1248000, 19.2, 7.3}),
regression.DataPoint(12.7, []float64{643000, 16.5, 5.9}),
regression.DataPoint(20.9, []float64{1964000, 20.2, 6.4}),
regression.DataPoint(35.7, []float64{1531000, 21.3, 7.6}),
regression.DataPoint(8.7, []float64{713000, 17.2, 4.9}),
regression.DataPoint(9.6, []float64{749000, 14.3, 6.4}),
regression.DataPoint(14.5, []float64{7895000, 18.1, 6}),
regression.DataPoint(26.9, []float64{762000, 23.1, 7.4}),
regression.DataPoint(15.7, []float64{2793000, 19.1, 5.8}),
regression.DataPoint(36.2, []float64{741000, 24.7, 8.6}),
regression.DataPoint(18.1, []float64{625000, 18.6, 6.5}),
regression.DataPoint(28.9, []float64{854000, 24.9, 8.3}),
regression.DataPoint(14.9, []float64{716000, 17.9, 6.7}),
regression.DataPoint(25.8, []float64{921000, 22.4, 8.6}),
regression.DataPoint(21.7, []float64{595000, 20.2, 8.4}),
regression.DataPoint(25.7, []float64{3353000, 16.9, 6.7}),
)
r.Run()
fmt.Printf("Regression formula:\n%v\n", r.Formula)
fmt.Printf("Regression:\n%s\n", r)
}
提醒：你同样可以一个一个地添加数据点。
一旦计算出来，你可以打印数据，检查R ^ 2，方差，残差等，您也可以直接访问该系数的其他使用地方。如：
// Get the coefficient for the "Inhabitants" variable 0:c := r.Coeff(0)元
You can also use the model to predict new data points
prediction, err := r.Predict([]float64{587000, 16.5, 6.2})-
1. 基本概念 回归（regression）是监督学习（given {(xi,yi)}）的一个重要分类。回归用于预测输入变量（自变量，Xi）与输出变量（因变量，Yi） 之间的关系，特定是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。 回归模型正是表示从输入变量（xi∈Rn）到输出变量（y∈R，也就是一个一维的数值，如果输出也是多维呢？至少不是一个分类任务了）之间映射的函数。回归问题的学习等
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先来说说Linear Regression与正态分布（高斯分布）的关系 上过吴恩达老师的机器学习课程的都熟悉，吴恩达老师在引出Linear Regression的时候是用了一个房价的例子来说明，这里我们同样拿房价这个量来说事。 首先引出一个增量delta，这个变量往往用来分析某个量（如房价）的真实值与预测值之间的误差，这个误差一般来说，我们认为它是服从正态分布的，因为它是由许多个微小的因素（如采光
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模型校准 模型的预估值往往存在偏差，其原因包括： 模型的假设不一定完全成立，比如贝叶斯模型对事件独立同分布的假设 训练样本是有偏差的，没有反应真实的分布情况 训练算法的缺陷，导致并没有学习到最优的参数 以点击率估计为例，某些场景下，有偏点击率是可以直接使用，比如排序场景下重要的是估计值的相对大小，点击率绝对值并不重要；另一些场景下，有偏估计值需要经过校正后才能使用，比如过滤逻辑中点击率的绝对值就会
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# -*-coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(fileName): f = open(fileName) _numFeat = len(f.readline().split('\t')) - 1 # 训练数据的特征总数 dataMat = []
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最近在瞄别人的论文《lasso在多元回归分析中应用》时，新学了个概念叫做multivariable regression，区别于以前的多元回归，脑子一片糊糊 multiple regression,即一个因变量对多个自变量。线性回归中四大假设条件：因变量正态分布（非正态为广义回归），独立性（非独立则为下面那种回归），线性及同方差性 multivariable regression,即多个因变量对多
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x_data=[338.,333.,328.,207.,226.,25.,179.,60.,208.,606.] y_data=[640.,633.,619.,393.,428.,27.,193.,66.,226.,1591.] import numpy as np x = np.arange(-200,-100,1) y = np.arange(-5,5,0.1) Z = np.zeros((
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import torch import torch.nn.functional as F # 激励函数都在这 import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tenso
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我正在研究Pytorch的线性回归问题 我在单变量情况下取得了成功，但是当我执行多变量线性回归时，我得到了以下错误。我应该如何执行多变量线性回归？ TypeError Traceback（最近调用最后一次）in（）9optimizer.zero_grad（）#渐变10输出=模型（输入）#输出--- /anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packa
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好的，那么这个算法到底意味着什么呢？ 据我所知： i） 阿尔法：梯度下降的步骤有多大。 ii）现在，∑{hTheta[x（i）]-y（i）}：指给定θ值的总误差。 误差是指预测值{hTheta[x（i）]}与实际值之间的差值。[y（i）] σ{hTheta[x（i）]-y（i）}给出了所有训练示例中所有误差的总和。 结尾的Xj^（i）代表什么？ 在为多元线性回归实现梯度下降时，我们是否在执行以下操
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本文向大家介绍scikit-learn线性回归，多元回归，多项式回归的实现，包括了scikit-learn线性回归，多元回归，多项式回归的实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 匹萨的直径与价格的数据 训练模型 预测一张12英寸匹萨价格：$13.68 一元线性回归假设解释变量和响应变量之间存在线性关系；这个线性模型所构成的空间是一个超平面（hyperplane）。 超平面是n维欧氏空间中余维
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我的每个变量都是一个单独的列表。 我正在使用另一个线程上找到的方法。 我唯一的问题是，在我的回归输出中，解释变量被标记为x1、x2、x3等。我想知道是否有可能将这些变量更改为更有意义的名称？ 谢谢
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我写了下面的代码来反转链表的前K个节点，它在反转链表的前K个节点时解决了一些问题，为什么递归在最后一次迭代中执行两次，现在它可以正常工作，但为什么它会导致链表中的循环当我尝试在“if”条件下使用变量“k”而不是“PresCouner”时，原因是什么？以及如何避免它？
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本文向大家介绍python实现简单的单变量线性回归方法，包括了python实现简单的单变量线性回归方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 线性回归是机器学习中的基础算法之一，属于监督学习中的回归问题，算法的关键在于如何最小化代价函数，通常使用梯度下降或者正规方程（最小二乘法），在这里对算法原理不过多赘述，建议看吴恩达发布在斯坦福大学上的课程进行入门学习。 这里主要使用python的sklea
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多元回归是线性回归到两个以上变量之间关系的扩展。 在简单线性关系中，我们有一个预测变量和一个响应变量，但在多元回归中，我们有多个预测变量和一个响应变量。 多元回归的一般数学方程是 - y = a + b1x1 + b2x2 +...bnxn 以下是所用参数的说明 - y是响应变量。 a, b1, b2...bn是系数。 x1, x2, ...xn是预测变量。 我们使用R中的lm()函数创建回归模
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多元(多重)回归是线性回归扩展到两个以上变量之间的关系。在简单的线性关系中，我们有一个预测因子和一个响应变量，但在多元回归中，可以有多个预测变量和一个响应变量。 多元回归的一般数学方程为 - 以下是使用的参数的描述 - y - 是响应变量。 a，b1，b2 … bn - 是系数。 x1，x2，… xn - 是预测变量。 我们使用R中的函数创建回归模型。该模型使用输入数据确定系数的值。 接下来，可以