我们的模型不再是线性的，而是指数的，并且方差也随着解释变量的增加而增加，因为有了泊松回归，

我不能在广义线性模型中使用双变量样条，但是考虑到广义可加模型（现在绝对不是可加模型），它确实可以工作。更准确地说，投资组合的分布是这两个协变量的函数，如下所示...

一直以来过冷水都有给大家分享图像拟合的知识、从泰勒级数说傅里叶级数、Matlab多项式拟合初探，本期过冷水给大家讲讲统计回归做拟合。

协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 在线阅读ApacheCN 面试求职交流群 724187166ApacheCN 学习资源目录TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前...

今天给大家讲解一个实战案例:如何根据现有数据预测糖尿病。在这个案例开始之前，希望大家回忆一下大学里讲过的线性回归的知识，这是数据挖掘里非常重要的一部分知识。当然，鉴于大家都学过，本篇就不再赘述。...

按自变量的多少分为一元和多元回归分析；按自变量和因变量的关系分为线性和非线性回归；比较常用的是多项式回归、线性回归和指数回归。

聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的...

“ 数据挖掘算法基于线性代数、概率论、信息论推导，深入进去还是很有意思的，能够理解数学家、统计学家、计算机学家的智慧，这个专栏从比较简单的常用算法入手，后续研究基于TensorFlow的高级算法，最好能够参与到人脸识别和N...

引言：在学习本章节的的内容之前，如果你不太熟悉模型的方差与偏差（偏差与方差（Bias and Variance）），此外还有简单线性模型、多元线性模型（线性回归的R实现与结果解读）、广义线性模型实现t检验和方差分析（线性回归的妙处：t检验与方...

这种密度散点图可谓是高大上了，其实做法也不难，甚至可以做的更好看，这个图的配色一看就知道是R做的，我摒弃R，用python来一发！！！