没有定义一个（连续的）因变量，没有定义一个连续的协变量，也没有定义一个分类变量，此处有十个级别。我们可以使用

区间回归分析是一种以区间数为研究对象的数据分析方法.区间数能反映出数据的变动范围,更符合现实情况.区间型符号数据是区间数的一种,通过"数据打包"形成,因此除具有区间端点信息外,还具有区间内部散点信息....

在数学上，可以通过选择结点并使用（通常是三次）回归来估计结之间的点，并使用演算来确保每条单独的回归线连接在一起时曲线都平滑，从而重现该过程。平滑的程度由参数控制，通常在0和1之间的范围内。...

我们实际上可以近距离看。例如，在线性情况下，考虑使用Tweedie模型获得的斜率（实际上将包括此处提到的所有参数famile）

​，考虑平方根变换g（y）= sqrt {y} g（y）= y，则第二个等式变为

说起机器学习入门书，大概有成百上千种选择。这些书籍大多是由具备丰富研究经验的学者撰写的，涵盖各种主题。

Logistic回归通过logit转换将取值为正负无穷的线性方程的值域转化为(0，1)，正好与概率的取值范围一致。

有偏估计，允许估计有不大的偏度，以换取估计的误差显著减小，并在其残差平方和为最小的原则下估计回归系数。

数据库：一个存储数据的工具。因为Python是内存计算，难以处理几十G的数据，所以有时数据清洗需在数据库中进行。

在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。...