07 2018 档案

从统计学看线性回归（1）——一元线性回归
摘要：目 录 1. 一元线性回归模型的数学形式 2. 回归参数β0 , β1的估计 3. 最小二乘估计的性质 线性性 无偏性 最小方差性 一、一元线性回归模型的数学形式 一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。自变量与因变量间的线性关系的数学结构通常用式（1）的形式： y = β0 + 阅读全文
posted @ 2018-07-27 00:09 dedication 阅读(31316) 评论(2) 推荐(1) 编辑
从统计学看线性回归（0）——回归
摘要：目 录 1. 回归方程 2. 回归分析的主要内容 3. 回归模型的一般形式 4. 回归分析与相关分析 1. 回归方程 回归分析是处理变量x与y之间的关系的一种统计方法和技术。所研究的变量之间的关系：即当给定x的值，y的值不能确定，只能通过一定的概率分布来描述。于是，称给定x时y的条件数学期望$f(x 阅读全文
posted @ 2018-07-13 20:40 dedication 阅读(4454) 评论(0) 推荐(0) 编辑
为什么样本方差除以（n-1）而不是n ?（自由度）
摘要：不记得第几次看见样本方差的公式，突然好奇为什么要除以n-1而不是n呢？看见一篇文章从定义上和无偏估计推导上讲的很清楚https://blog.csdn.net/fuming2021118535/article/details/51290320，书上看见从自由度上作的解释，在此记录一下。 自由度 自由 阅读全文
posted @ 2018-07-05 13:06 dedication 阅读(15940) 评论(1) 推荐(2) 编辑
机器学习（一）—— 线性回归
摘要：机器学习（一）—— 线性回归 目录 0. 回归（Regression）的由来 1. 回归关系 2. 线性回归的整体思路 （1）根据数据提出假设模型 （2）求解参数 1）梯度下降法 2）正规方程求解参数 （3）梯度下降法与正规方程比较 3. 回归的一般方法 4. 实例分析 5. 线性回归的特点及其优缺 阅读全文
posted @ 2018-07-03 09:19 dedication 阅读(1186) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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