根据我公司，2016年-2020年数量。运用几种常用的时间序列预测方法，预测2020年我公司数量。

​ 1 geq rho geq 0 为比例系数, 调整 L_{1} 正则化与 L_{2} 正则化的比例。

本文记录极大似然估计角度进行线性回归，得到最小二乘法结果的方法。 问题描述 考虑一个线性模型 {y}=f({bf{x}}) 其中y是模型的输出值，是标量，bf{x}为d维实数空间的向量 线性模型可以表示为:f(bf{x})=bf{w} ^Tx,win...

故名思意，线性回归是一种线性模型，线性模型形式简单、易于建模。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或者高维映射而得。本文记录最基本的线性回归方法。 问题描述 考虑一个线性模型 {y}...

本文记录岭回归角度进行线性回归的方法。 问题描述 考虑一个线性模型 {y}=f({bf{x}}) 其中y是模型的输出值，是标量，bf{x}为d维实数空间的向量 线性模型可以表示为:f(bf{x})=bf{w} ^Tx,win mathbb{R}线性回归的任...

本文记录岭回归角度进行线性回归的方法。 问题描述 考虑一个线性模型 {y}=f({bf{x}}) 其中y是模型的输出值，是标量，bf{x}为d维实数空间的向量 线性模型可以表示为:f(bf{x})=bf{w} ^Tx,win mathbb{R}线性回归的任...

#2018-04-05 16:57:26 April Thursday the 14 week, the 095 day SZ SSMR

“逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）， 因此逻辑回归与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。”...

这部分内容在我的CSDN博客中已经有提到，算是比较基础的部分。现在搬到公众号上，不能再像CSDN上那样简略，我尽量把它解释得通俗易懂一点。

主成分分析法通过克服相关性、重叠性，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，这实际上是一种“降维”的思想。 因子分析法用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假...