线性回归算法
通过使用线性回归算法和L1正则化技术,我们可以选择出对模型性能有重要影响的特征,从而提高模型的性能和可解释性。优化问题:线性回归还可以用于解决一些优化问题。例如,在广告投放中,我们可以使用线性回归来优化广告预算的分配;在供应链管理中,我们可以使用线性回归来优化库存管理等。综上所述,线性回归算法是一种在统计...
一篇文章系统看懂大模型
给模型一个角色设定并指定用户回答问题的口吻:让模型扮演一个专家、导师等等角色,这个对于回复质量会有很大的帮助,有利于改变回答内容的专业程度,也让模型了解对于回复内容,你的期望程度如何;其次,引导模型用某种口吻回复,例如专家的口吻回答的内容和新闻发言人回答的内容,专业度自然是不一样的,通过引导口吻要求,可以...
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA...
可以看到降维后的Adam优化BP神经网络模型较稳定,且模型的误差基本都随着输入天数的增加先下降再上升,这是因为当输入天数增加时最开始模型获取的有效信息增加,使模型训练得更加精确,拟合效果更好;但随着输入天数增加过多,新增的股价数据是较久远缺少时效性的数据,提供的干扰信息多于有效信息,因此模型的误差会随后增大。...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
(一)转换数据,拟合多元线性模型建立多元线性——票房尝试通过最直观的解释建立模型,进行多元线性模型并进行分析。从全变量模型可以看出大部分变量无法估计出其参数,说明部分变量不适合用来预测票房,因此对其中的部分变量进行删减后。得到筛选后的回归模型。显示回归结果回归结果分析从输出结果的变量sig值可以看出,...
深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
上面已经看到,当参数数量增加时,线性回归模型存在维度诅咒问题。解决这个问题的方法是对参数进行期望处理,并创建一个不需要计算参数的情况。这是什么意思呢?继续上面的线性回归模型,公式如下。现在我们假设参数w遵循高斯分布,输出y也将遵循高斯分布,因为矩阵??只是一个常数值矩阵。我们假设参数遵循以下高斯分布...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
这条直线就是通过最小二乘法找到的最佳拟合线(www.e993.com)2024年10月24日。是当前时间点的观测值,是常数项,是自回归系数(取值在-1到1之间),表示前一期观测值对本期影响的强度,而是白噪声项,代表随机扰动。是移动平均系数,表示前一期误差对本期的影响。是非线性函数,是模型参数,是误差项。非线性自回归模型能够捕捉数据增长的阈值效应、加速...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
2.2.2方程参数的拟合表达式出来了,接下来的问题就是如何去估计这些参数(,,,)。在多元线性回归中,参数的预估方法跟一元线性回归一样,都是采用最小二乘法,让尽可能小。2.2.3一些重要的问题当我们在做多元回归模型的时候,通常会有以下4个问题:...
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?
首先,我们要评估模型的拟合程度,它是回归直线与实际情况的匹配度,也被称为决定系数。在输出结果中,我们重点要关注“调整的R平方(AdjustedRSquare)”的值。R平方可以理解为模型能够解释实际情况的百分比。由于要去除自变量个数对R平方的影响,所以叫做调整的R平方,这个数值在0到1之间,数值越大,说明模型的拟合程度...
如何用线性回归模型做数据分析?
R方=1模型完美的拟合数据(100%)R方=0.91模型在一定程度较好的拟合数据(91%)R方<0拟合直线的趋势与真实因变量相反调整R方(适用多元线性回归)一般的R方会存在一些问题,即把任意新的自变量加入到线性模型中,都可能会提升R方的值,模型会因加入无价值的变量导致R方提升,对最终结果产生误导。
如何建立非线性回归预测模型
对数曲线模型的残差标准误的值为151.5,调整R2为0.6318,两个指标比简单线性回归模型略有提高。#拟合曲线ggplot(urinetest,aes(dosage,urine))+geom_point()+stat_smooth(method=lm,formula=y~log(x))从图形可以看出,拟合曲线的效果较直线有所改善。