深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
在推理过程中,由于高斯过程没有像线性回归模型那样的权重参数,所以需要重新拟合(包括新数据)。但是可以利用多元高斯分布的特性来节省计算量。设m个新数据点。新数据点的分布也遵循高斯分布,因此我们可以将其描述为:还记得最前面的公式(2),条件多元高斯分布的参数。将此公式代入式(11),得到的参数为:这是高斯...
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式|定理|算法|正则化_网易订阅
这时,高维线性回归就是个非常糟糕的主意了,因为它必然会导致严重的过度拟合。蒂布斯兰尼提出,可以测量线性回归的复杂度并惩罚过高的复杂度。比如说,如果某个牵涉大量潜在原因的线性回归结果要被保留下来,那么它对数据的解释就必须远远优于那些牵涉潜在原因数量更少的线性回归结果。这一原则的提出催生了所谓的LASSO回归...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
在第二章中我们有讲到,统计分析或者机器学习模型的数学公式最一般的表达式如下所示:如果我们确定用线性模型去拟合数据的话,则上面的一般表达式就演变成了下面的公式:上面这个方程我们就叫做总体回归线(populationregressionline),是一条理论上存在但我们始终无法精确获得的方程,原因有二:1)因为无法获得全量样本,所以...
洪永淼、汪寿阳:ChatGPT 与大模型将对经济学研究范式产生什么影响?
物理学家威廉·维恩(WilhelmWien)通过实验结果得到维恩公式,该公式可以很好拟合短波范围的黑体辐射数据,但在长波范围内拟合效果不佳。另外两位物理学家瑞利勋爵(LordRayleigh)和詹姆斯·金斯(JamesJeans)根据经典电动力学和统计力学推导出热平衡辐射能量分布公式,该公式适用于长波范围的黑体辐射数据,但在短波范围内拟合...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。预测类题目通过分析已有数据或现象,找出其内在发展规律,然后对未来情形做出预测的过程。根据已知条件和求解目的,往往将预测类问题分为:小样本内部预测,大样本内部预测,小样本未来预测,大...
线性回归方程公式
1线性回归方程公式线性回归方程公式:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)(www.e993.com)2024年10月24日。线性回归方程公式求法:第一:用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值:x_=(x1+x2+x3+...+xn)/ny_=(y1+y2+y3+...+yn)/n第二:分别计算分子和分母:(两个公式任选其一)...
详解:7大经典回归模型
6.LassoRegression套索回归它类似于岭回归,Lasso(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)也会惩罚回归系数的绝对值大小。此外,它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式:打开网易新闻查看精彩图片Lasso回归与Ridge回归有一点不同,它使用的惩罚函数是绝对值,而不是平方。这导致惩罚...
如何用线性回归模型做数据分析?
0.3-0.5->弱的模型拟合0.5-0.7->适度的模型拟合>0.7->较好的模型拟合四、线性回归在数据分析中的实战流程我们以共享单车服务满意分数据为案例进行模型实战,想要去分析不同的特征对满意分的影响程度,模型过程如下:1.读取数据2.切分因变量和自变量、分类变量转换哑变量...
2015年咨询工程师:一元线性回归
y=a+bX公式y=a+bX是式y=a+bx+e的拟合曲线。可以利用普通最小二乘法原理(OLS)求出回归系数。最小二乘法基本原则是对于确定的方程,使观察值对估算值偏差的平方和最小。由此求得的回归系数为:b=[∑xiYi—x∑yi]/∑xi2—x∑xia=y‘-bx’式中:xi、yi分别是自变量x和因变量y的观察值,x-、y-分别...
跨境电商如何使用线性回归模型预测运输费?需要注意哪几点?
这就是一个经典的线性函数公式:Y=A×X+B当X为零时,Y的值是16,这就是最低收费的起步价16元了。“线性”是那条直线,找到那条直线的过程就是“线性回归”。现在我们理解了,所谓线性回归,就是在一堆散点中找出一条含有趋势性的直线,然后根据这种趋势预测未来情况。