【机器学习】最小中值平方法

2017-07-24

【机器学习】最小中值平方法 最小中值平方法 最小中值平方法是通过求解下面的非线性最小问题来估计参数的 LMedS记录的是所有样本中，偏差值居中的那个样本的偏差，这种方法对错误匹配和外点有很好的 ...

R语言与机器学习中的回归方法学习笔记

2017-07-21

R语言与机器学习中的回归方法学习笔记  机器学习中的一些方法如决策树，随机森林，SVM，神经网络由于对数据没有分布的假定等普通线性回归模型的一些约束，预测效果也比较不错，交叉验证结果也能被接受。下 ...

R语言与抽样技术学习笔记（Jackknife）

2017-07-20

R语言与抽样技术学习笔记（Jackknife） R语言与抽样技术学习笔记（Randomize，Jackknife，bootstrap） Jackknife算法 Jackknife的想法在我很早的一篇博客《R语言与点估计学习笔记（刀切法与最小二乘估计 ...

R语言与函数估计学习笔记（核方法与局部多项式）

2017-07-20

R语言与函数估计学习笔记（核方法与局部多项式） 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认 ...

R语言与简单的回归分析

2017-07-19

R语言与简单的回归分析 回归模型是计量里最基础也最常见的模型之一。究其原因，我想是因为在实际问题中我们并不知道总体分布如何，而且只有一组数据，那么试着对数据作回归分析将会是一个不错的选择。 一、 ...

SPSS教程：做多重线性回归，方差不齐怎么办

2017-07-12

SPSS教程：做多重线性回归，方差不齐怎么办 今天我们就来继续讨论一下，如果残差不满足方差齐性时，应该如何解决？ 一、残差方差齐性判断 1. 残差方差齐性 回顾一下前面介绍过的残差方差齐性，即 ...

SPSS大战多元回归分析

2017-07-12

SPSS大战多元回归分析 使用多元回归进行数据分析，分析软件供选择的比较多，主要有Eviews、Spss、Stata、Sas、Gretel等。多元回归分析应用于各个领域，主要有经济、医学、农学等。今天小编为大家分享一篇SPSS大 ...

R之回归分析广义线性模型(Generalized Linear Model)glm

2017-07-09

R之回归分析广义线性模型(Generalized Linear Model)glm 1. 介绍 广义线性模型(Generalized  Linear Model)是一般线性模型的推广，它使因变量的总体均值通过一个非线性连接函数而依赖于线性预测值，允 ...

回归预测及R语言实现Part2回归R语言实现

2017-07-02

回归预测及R语言实现Part2回归R语言实现 下面是回归分析的各种变体的简单介绍，解释变量和相应变量就是指自变量和因变量。 常用普通最小二乘（OLS）回归法来拟合实现简单线性、多项式和多元线性等回归模 ...

R语言通过loess去除某个变量对数据的影响

2017-06-10

R语言通过loess去除某个变量对数据的影响 当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时，往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响，而影响不同sample变量A的比较，这个时候需要对sample变量A进行标准化之 ...

R语言-回归之简单线性回归

2017-05-31

R语言-回归之简单线性回归 8.1 回归的多面性 回归是一个令人困惑的词，因为它有许多特殊变种（见表8-1）。对于回归模型的拟合， R提供的强大而丰富的功能和选项也同样令人困惑。例如， 2005年Vito Ricc ...

SPSS分析技术：多重线性回归模型；极端值与多重共线性的识别与处理

2017-05-28

SPSS分析技术：多重线性回归模型；极端值与多重共线性的识别与处理 如果拟合质量不好，可能存在的问题主要有以下两个方面： 极端值（强点）的影响。我们都知道，在线性回归分析中，自变量回归系数的确定主 ...

SPSS分析技术:最小一乘法;制造企业如何合理安排生产计划

2017-05-28

SPSS分析技术:最小一乘法;制造企业如何合理安排生产计划 最小二乘法的原理是以预测值和实测值之差（残差）的平方和达到最小作为判断模型优劣的评判标准，应用十分广泛。没有放之四海而皆准的真理，最小二乘法同 ...

关于如何解释机器学习的一些方法

2017-05-20

关于如何解释机器学习的一些方法 到现在你可能听说过种种奇闻轶事，比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦，预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦，或者预测一位 ...

机器学习的道、法、术、势、器

2017-05-13

机器学习的道、法、术、势、器 “道、法、术、器”出于老子的《道德经》，后人又加了一个“势”，并且也有了不同的排列。很多人习惯用“道、法、术、势、器”的顺序，原因很简单：道以明向、法以立本、术以立策 ...

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数

2017-05-11

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 ...

SPSS分析技术：多重线性回归模型；极端值与多重共线性的识别与处理

2017-05-10

SPSS分析技术：多重线性回归模型；极端值与多重共线性的识别与处理 如果拟合质量不好，可能存在的问题主要有以下两个方面： 极端值（强点）的影响。我们都知道，在线性回归分析中，自变量回归系数的确定主要 ...

使用Python进行线性回归

2017-05-09

使用Python进行线性回归 线性回归是最简单同时也是最常用的一个统计模型。线性回归具有结果易于理解，计算量小等优点。如果一个简单的线性回归就能取得非常不错的预测效果，那么就没有必要采用复杂精深的模型了 ...

大数据等最核心的关键技术：32个算法

2017-05-09

大数据等最核心的关键技术：32个算法 奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者 ...

模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系

2017-05-05

模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系 （一）模式识别的诞生与人工智能 自动控制起始是从工业革命之后，人们就希望设计出减少人工干预，能自己进行调节(regulate)的机器，工程领域开始想出了根轨迹等等 ...