AIDotTool-一个工业时序数据智能AI计算工具的构想
基于工业时序数据IoTDB实现测点，历史数据管理。集成Kafka作为实时内存库，作为实时计算的数据源。我们有一套非常灵活的标准化的算子管理功能，实现自定义算子开发管理，弄在计算流程中组态使用。计算应用，内置诸如拟合，聚合，分类，回归，神经网络等各种标准化的计算流程的计算应用，所见即所得的直接使用，用
【15】协方差
协方差是一种衡量两个变量共同变化程度的指标。正协方差：如果两个变量同时增加或同时减少，则协方差为正数，表示它们正相关。负协方差：如果一个变量增加，另一个变量减少，则协方差为负数，表示它们负相关。零协方差：表示两个变量之间没有线性关系。协方差的公式Excel中的协方差工具是数据分析中用于研究变量间关系
人工智能开发实战线性回归预测房屋价格
线性回归（Linear Regression）是一种通过拟合自变量xi与因变量y之间最佳线性关系，来预测目标变量的方法，在人工智能应用非常广泛。
贝叶斯线性回归：概率与预测建模的融合
贝叶斯线性回归提供了一个强大的框架，用于理解和量化变量之间的关系。通过引入先验分布和考虑参数的不确定性，这种方法不仅能给出点估计，还能提供完整的后验分布，从而更全面地描述我们的知识状态。
AI：272-【机器学习算法】从线性到多维：多元线性回归算法的深度解析与应用实践
多元线性回归（Multiple Linear Regression）是机器学习中最基本且广泛应用的算法之一。尽管它简单易懂，但在实际应用中仍然能解决许多复杂的问题。本篇文章将从零开始，逐步深入地讲解多元线性回归算法的原理，并通过Python代码实例帮助你理解和实现这一算法。
【Python实战因果推断】38_双重差分9
首先，由于 DID 采用的是 Δy 模型，因此您不需要原始结果模型，而是需要一个随时间变化的 delta 结果模型。其次，由于您只关心 ATT，您只需要从对照单位中重建治疗人群。接下来，您需要 Δy 的结果模型，这意味着首先需要构建 delta 结果数据。就像您对横截面数据进行双重稳健估计一样，要得
协整检验及 Stata 具体操作步骤
协整检验用于分析两个或多个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的均衡关系。
利用【Python】【线性规划】优化工厂生产：实现智能资源配置与利润最大化的现代解决方案
建立线性规划模型，以解决生产优化问题。通过定义决策变量、目标函数和约束条件，使用Python的SciPy库中的linprog函数求解模型，并验证结果的合理性。最终，确定了在资源限制条件下最大化利润的最优生产方案.
从零入手人工智能（3）—— 线性回归
线性回归在人工智能中占据重要地位，它通过建立自变量（也称为特征）与因变量（目标变量）之间的线性关系模型，实现对目标变量值的准确预测。该算法因其直观性和计算简便性，成为初学者入门的首选。正如笛卡尔在《方法论》中所提倡的，我们从最基础、最易理解的事务开始，线性回归便是我们迈出实践的第一步，俗话说实践出真
合肥工业大学人工智能原理课程实验-波士顿房价预测
包含两个方法：fitness和predicted。
【机器学习】——【线性回归模型】——详细【学习路线】
线性回归是机器学习中最基本且广泛应用的模型之一，通过找到数据之间的线性关系来进行预测和解释。线性回归的理论基础、数学原理、实现方法及应用案例，全面掌握这一模型。通过最小二乘法估计参数，使用矩阵运算简化计算，结合微积分和统计学概念，线性回归模型在经济学、工程学、社会科学等领域有广泛应用。
【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】
Pycharm中使用线性回归模型进行房价预测。从环境设置、数据导入与预处理、模型构建与训练，到结果评估与可视化，每一步都进行了详细的剖析和代码展示。通过这个案例，希望你能更好地理解线性回归的基本原理和实操步骤，并能够应用到其他类似的预测问题中。
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😂。
AI-线性回归模型
线性回归模型的预测公式可以表示为 y = θ0 + θ1x1 + θ2x2 +... + θnxn，其中 θj 是模型参数，包括偏置项 θ0 和特征权重 θ1, θ2,..., θn。在每一步迭代中，都沿着当前点的梯度（即损失函数在该点的导数）方向移动一定的步长，以此来减小损失函数的值。用来衡量机器
【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）
一元线性回归是一种统计分析方法，用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。在一元线性回归中，只有一个自变量（即解释变量）与一个因变量（即被解释变量）相关。
【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归（代码实测）
首先导入必要的模块，这里主要使用了Python的sklearn库里自带的丰富算法模块！具体每个库的功能可自行查阅，这里只讲明思路。
利用线性回归实现股票预测分析
股价预测其实是一个较难拟合的问题，因为在现实生活中影响股价的因素有非常多，不只是过去股价有影响，不过为了体会LSTM网络的作用，本文中LSTM模型去对股价做一个大致的预测，只考虑时序因素，未掺杂其它影响因子，下图为拟合过后的图。由于是时序数据，那么过去一段时间的数据会对未来的数据产生影响，这里定义一
一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)
在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。
Scikit-Learn线性回归(一)
线性回归（Linear Regression）是很基础的机器学习算法。回归（Regression）是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量回归是监督学习中的一个重要问题，用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的
【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归
这些概念是线性回归分析中非常重要的指标，可以帮助我们评估模型的拟合程度、系数显著性、预测能力和多重共线性等问题。这些概念涉及的公式可能较为复杂，但是不用完全记忆，理解它的目的是什么，大致用哪些量计算就可！方差分析可以评估模型的整体拟合优度，其中的 F 检验可以用来线性模型参数整体显著性，t 检验可以
