线性回归算法
线性回归算法的核心是建立一个线性模型,该模型描述了自变量和因变量之间的线性关系。对于一元线性回归,其模型可以表示为:y=wx+b,其中y是因变量,x是自变量,w是回归系数(斜率),b是截距。对于多元线性回归,其模型可以表示为:y=w1x1+w2x2+...+wnxn+b,其中y是因变量,x1,x2,...,xn...
上海斯可络申请基于函数拟合曲线的离心压缩机精准预警系统及其...
计算离心压缩机的实时运行入口体积流量,结合排气压力传感器检测的排气压力值经环境工况参数修正后的压力值作为运行点拟合在压力??流量运行坐标图中,压力??流量运行坐标图由线性函数和二次函数拟合并组合,作为
贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合
从贝叶斯角度看,线性回归不仅仅是通过数据点拟合一条线。它是一个贝叶斯过程,我们用概率来表达对变量间关系的不确定性。在这种方法中假设不确定性遵循高斯(正态)分布,不是寻找单一的最佳拟合线,而是考虑所有可能的线,根据它们在给定数据下的可能性进行权衡。高斯分布高斯分布(正态分布)是贝叶斯线性回归的核心。其...
ADC INL误差——最佳拟合线、总未调整误差、绝对和相对精度
在图4中,实线表示非线性ADC响应。如您所见,最佳拟合方法固有地选择了一条参考线,该参考线使最大INL误差最小化,并倾向于隐藏线性性能的细节。因此,在分析测量系统的误差预算时,最佳拟合方法似乎并不真正有用。这是因为,对于误差预算分析,我们需要计算与理想传递特性的偏差,而不是与某种任意的“最佳拟合”的偏差虽...
【视频】线性回归模型R语言实操,带你复现论文结果
本文分享第二章第一节《线性回归模型R实操》,点击左下方“阅读原文”,即可学习!在本节内容中,讲者结合自己2022年发表于《EPMAjournal》的一篇论文,带大家用R语言复现论文中的结果。特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
多重共线性:多重共线性是指自变量之间存在高度相关性,这会导致回归系数的估计值不稳定、难以解释,并可能增加预测误差(www.e993.com)2024年10月24日。消除多重共线性的方法包括:剔除引起多重共线性的自变量:通过相关分析或VIF(方差膨胀因子)检验识别出高度相关的自变量,并剔除其中一个或多个。
一文读懂多元线性回归分析
一文读懂多元线性回归分析2024年07月11日21:20新浪网作者中国护士网官方网站举报缩小字体放大字体收藏微博微信分享特别声明:以上文章内容仅代表作者本人观点,不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。来自于:山东权利保护声明页/NoticetoRight...
多元线性回归中的估计标准误差
多元线性回归中的估计标准误差多元线性回归中的估计标准误差是对多元回归模型中误差项方差的一个估计值,其计算公式为:其中,为自变量的个数。由于是测量误差的标准差的估计量,因此,其含义可以解释为:根据自变量来预测因变量时的平均预测误差。
线性回归方程的显著性检验——F检验
F检验是从回归效果检验回归方程的显著性。如果是显著的,说明回归方程线性关系是存在的,如果不显著,说明回归方程的线性关系是不存在的。检验的具体步骤是:首先,提出假设:至少有一个不为0然后,计算检验统计量,并得出对应的值。最后,如果值小于我们事前确定的显著性水平...
斯坦福提出大模型最强架构TTT,超越Transformers
Chinchilla论文中的一个重要观察是,通过他们的方法得到的计算最优模型在特定性能指标(如FLOPs与困惑度)的对数-对数图上呈现出一条清晰的线性关系,这通常被视为尺度定律的一个典型表现。然而本文却并未能观察到类似的清晰线性拟合,即便是针对Transformer模型也是如此。这其实不奇怪,因为数据集、文本长短、分词方法和模型...