R语言实战-02-回归诊断

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本文讨论了线性回归的基础知识及其在 Python 编程语言中的实现。 线性回归是一种统计方法，用于对因变量与一组给定的自变量之间的关系进行建模。

多元线性回归是机器学习中常见的一种回归算法，用于建立一个目标变量与多个自变量之间的线性关系模型。其数学表示为 y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bn*xn，其中 y 是目标变量，x1, x2, ..., xn 是自变量，b0, b1, b2, ..., bn 是回归系数。

多元线性回归的目标是找到最佳的回归系数 b0, b1, b2, ..., bn，使得预测值与实际观测值之间的误差最小化。同样，常用的方法是最小二乘法，通过最小化残差平方和来求解回归系数的值。

线性回归的基本概念

线性回归分析是数据挖掘里一个非常重要的方法，相信大家以前在高中或者大学时都学过一点点线性回归的概念。在统计学中，

一、案例介绍

某医师预研究糖尿病患者的总胆固醇和甘油三酯对空腹血糖的影响，某研究者调查40名糖尿病患者的总胆固醇、甘油三酯和空腹血糖的测量值如下，试根据上述研究问题作统计分析。

研究变量之间的影响关系时，首当其冲想到的就是回归分析。其中的多元线性回归分析凭借其成熟度和广泛应用性，占据了举足轻重的地位。然而，很多同学在理解和运用这一方法时，考虑的并不全面，尤其是该方法的前提条件、结果解读和软件操作等方面。鉴于此，结合一个案例，对多元线性回归分析的整个流程进行深入探讨。

文章来源： 早起Python

作者：萝卜

前言

「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」

多元线性回归分析是当前使用最为成熟、应用最广泛、使用最多的回归分析方法之一。但是很多同学并不能很好的掌握其分析流程，包括多元线性回归的前提条件、软件操作、结果解读等。本文通过一个案例，探讨一下多元线性回归分析流程。

一、多元线性回归方程

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前言

这周工作太忙，本来想更把Attention tranlsation写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现，例如我们将一个图片输入到一个网络中，自编码器的encoder对图片进行压缩，得到压缩后的信息，进而decoder再将这个信息进行解码从而复现原图。

前言

众所周知，卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)通常是被用在图像识别领域的，其实还可以应用于语音识别，文本分类等多个领域。写这篇文章主要是为了介绍TextCnn文本分类模型，当然也会详细介绍CNN的具体内容，并辅以相关的案例。当然，这里默认读者对神经网络有一定的了解和认识，如果有疑问可留言，本文也不介绍太多关于数学的内容，以便于读者理解，如有需要后期更新相关数学推导。