回归分析的主要目的是根据估计的模型用自变量来估计或预测因变量取值，但我们建立的回归方程是否真实地反映了变量之间的相关关系，还需要进一步进行显著性检验。对于一元线性回归模型而言，回归方程的显著性检验有三种等价...

其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。

回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。...

最近在看《R数据分析——方法与案例详解》，感觉很不错，本书精华是统计学理论与R的结合，尤其是多元统计部分，因为本书其中一个作者朱建平是厦大统计系教授，曾编写过《应用多元统计分析》一书，可能有同学用过这本教材。《R数...

传送门：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/tree/master/LogisticRegression

这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法：线性回归。我们将创建一个模型，使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度（输入变量或特征）预测苹果和橙子的作物产量（目标变量）。训练数据如下：...

4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm Python基础：列表/元组/字典/类/文件 Taylor展式的代码实现 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 多元高斯分布 泊松分布、幂律分...

在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图，结果如下所示。这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线：hθ(X) = θ0+θ1X...

感觉可以扩展的东西很多，后台也有朋友发私信提了一些建议怎奈时间精力有限，多元线性回归的模型诊断再次延迟。大家有好的建议也欢迎留言，也期待大家能够投稿原创文章。今天继续偷个懒，写个短小精悍的入门级文章。...

第二天100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析，我们学习了简单线性回归分析，这个模型非常简单，很容易理解。实现方式是sklearn中的LinearRegression，我们也学习了LinearRegression的四个参数，fit_intercept、normalize、c...