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R语言中有很多插补缺失值的R包，但是这些R包的使用语法都不一样，不利于学习和记忆。

从数量的角度去研究这种非确定性的关系，是数理统计的一个任务. 包括通过观察和试验数据去判断变量之间有无关系，对其关系大小作数量上的估计、推断和预测,等等. 回归分析就是研究相关关系的一种重要的数理统计方法....

最小二乘法，说白了其实就是解决线性回归问题的一个算法。这个算法最早是由高斯和勒让德分别独立发现的，也是当今十分常见的线性拟合算法，并不复杂。...

其实所谓的多变量的线性回归（Linear Regression with multiple variables ）本质上将与单变量的线性回归没啥差别。因此我们完全可以用上一节中的梯度下降算法来解决，只需要在每一次迭代的时候多考虑几个变量而已。所以这...

在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。...

这一讲介绍了我们的第一个机器学习算法，”批量“梯度下降算法(Batch Gradiant Descent)。注意到他在前面加了个“批量(Batch)”，这其实是为了与以后的另一种梯度下降算法进行区分从而体现出这个算法的特点。...

说到逻辑回归（Logistic Regression），其实他解决的并不是回归问题（Regression），而是分类问题（Classification）。分类问题都明白了，他和一般的回归问题的差别其实也就在于一个值域是连续的，而另一个值域是离散的，...

功能：2 维张量转置，对矩阵而言，等价于torch.transpose(input, 0, 1）

回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。