大数据-206 数据挖掘 机器学习理论 - 多元线性回归 回归算法实现 算法评估指标
这里需要注意的是，当使用矩阵分解来求解多元线性回归方程时，必须添加一列全为 1 的列，用于表征线性方程截距W0。其中 m 为数据集样例个数，以及 RMSE 误差的均方根，为 MSE 开平方后所得结果。在回归分析中，SSR 表示聚类中类似的组间平方和概念，译为：Sum of squares of th
深度解析机器学习的四大核心功能：分类、回归、聚类与降维
在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为推动科技进步和商业创新的重要力量。无论是在金融、医疗、交通还是社交媒体等领域，机器学习都在不断改变着我们的生活方式和工作模式。然而，面对如此广泛的应用，许多人可能会感到困惑，不知从何入手。机器学习的核心功能主要包括分类、回归、聚类和降维。这些功能不仅是机器学习的
【Python机器学习】Logistic回归——从疝气病症预测病马的死亡率
数据中的缺失值是个非常棘手的问题
全新神经网络架构KAN回归分析：PDP(部分依赖图)、ICE(个体条件期望)解释教程
这里创建一个KAN：8D输入（自变量），1D输出（因变量），2个隐藏的神经元，三次样条 (k=3)，3个网格间隔 (grid=3)，读者可以利用网格细化来最大限度地提高 KAN 的拟合功能能力，修改网格间隔得到更细粒度的KAN，以及修改其它参数来增加模型拟合度，这里就不去展示如何去进行模型调参，接下
似不相关回归模型及 Stata 具体操作步骤
似不相关回归（Seemingly Unrelated Regression，SUR）模型在处理多个相关方程的回归分析中具有重要作用。它能够更有效地利用方程之间的相关性，从而提供更精确的估计结果。
什么是自回归模型
自回归模型（Autoregressive Model, AR模型）是时间序列分析中的一种基本模型，其核心思想是当前观测值可以通过其过去的若干个观测值的加权和来预测，其中的权重参数由数据自身决定。数学上，一个自回归模型可以表示为：Xtcϕ1Xt−1ϕ2Xt−2⋯ϕpXt−pϵtXtcϕ1Xt−1
Probit 回归模型及 Stata 具体操作步骤
在经济学领域，Probit 回归模型常用于研究消费者的购买决策、企业的投资行为以及市场的进入与退出等问题。综上所述，Probit 回归模型在不同学科领域都有着丰富的应用和研究成果，为我们解决实际问题提供了有力的方法支持。然而，随着研究问题的日益复杂和数据类型的多样化，对 Probit 回归模型的创新
处理效应模型及 Stata 具体操作步骤
通过倾向得分匹配，找到在这些因素上相似但一组接受治疗，一组未接受治疗的个体进行比较，从而更准确地评估治疗效果。选取实施政策的城市作为处理组，未实施政策的相似城市作为控制组，比较政策实施前后两组城市空气质量的变化差异，以评估政策效果。对于倾向得分匹配，查看匹配质量的统计结果，判断协变量是否在处理组和控
回归分析：生存分析与Cox比例风险模型技术教程
生存分析是一种强大的统计工具，用于处理时间到事件的数据，特别是在存在审查数据的情况下。Kaplan-Meier估计提供了生存率的直观估计，Log-Rank检验用于比较不同组的生存曲线，而Cox比例风险模型则用于分析生存时间与多个协变量之间的关系。这些方法在医学、工程和许多其他领域都有广泛的应用。Co
机器学习之回归算法——只需要看这一篇
机器学习，线性回归，范数，正则化，最小二乘法，岭回归（Ridge Regression），拉索回归（Lasso Regression），弹性网络回归（Elastic Net）
中介效应模型【STATA】
中介效应分析在社会科学研究中具有重要的地位，它有助于我们理解自变量如何通过中介变量影响因变量。在本文中，我们将详细介绍中介效应模型的理论原理，并结合 Stata 软件进行具体的操作步骤演示，同时考虑控制变量的影响。如果自变量 X 对因变量 Y 的总效应（c）可以分解为直接效应（c'）和通过中介变量
Logit 模型及 Stata 操作步骤
Logit 模型及 Stata 操作步骤
大数据机器学习与深度学习——回归模型评估
回归模型的性能的评价指标主要有：MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、RMSE(平方根误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏，这就需要用到R2_score。
机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
机器学习 PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例。
R语言实战：AIC函数评估条件logistic回归模型的AIC值
R语言实战：AIC函数评估条件logistic回归模型的AIC值
Spark-机器学习（4）回归学习之逻辑回归
今天的文章，我们来学习我们回归中的逻辑回归，并带来简单案例，学习用法。希望大家能有所收获。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
空间面板回归模型（stata操作）
此篇文章主要介绍空间面板模型如何使用stata进行建模，对其原理及命令进行详细介绍。
人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
多元线性回归模型是一种多元线性方程，它是通过多个自变量来预测因变量的一种模型。通过结果来看，多元线性回归模型的R方为0.95，说明模型的拟合效果还是非常好的😂。
184基于matlab的相关向量机（RVM）回归和分类算法
基于matlab的相关向量机（RVM）回归和分类算法。该算法基于贝叶斯稀疏核⽅法，避免了支持向量机（SVM）的主要局限性。RVM关键是为每个权参数 都引入一个单独的超参数 ，而不是一个共享超参数。程序已调通，可直接运行。
机器学习——线性回归
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归用矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩
