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深度学习之tensorflow实战篇

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Eviews(8)进行线性回归(ols一元)与格兰杰(Granger)因果关系检验操作步骤
使用EViews软件进行OLS估计参数,建立线性回归模型,同时得到模型的拟合图和残差图。点击proc->Make Model,弹出Model窗口。得到回归方程。 演示数据为股票数据:上证指数与微博情感分析处理后的大V指数数据之间的回归分析,与格兰杰因果检验(Granger),这里只记录操作流程,至于检验解读,后期有时间在补上、
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2019-02-14
2.7K0
回归,岭回归。LASSO回归
也即是残差平方和最小时。B(Bi)的值。可以证明B的最小二乘估计=(XTX)-1XTy
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2019-02-13
1.5K0
关于adaboost、GBDT、xgboost之间的区别与联系
AdaBoost:提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值,而降低那些被正确分类样本的权值。这样一来,那些没有得到正确分类的数据,由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注,于是,分类问题就被一系列的弱分类器“分而治之”。至于第二个问题,即弱分类器的组合,AdaBoost采取加权多数表决的方法。具体地,加大分类误差率小的弱分类器的权值,使其在表决中起较大的作用,减小分类误差率较大的弱分类器的权值,使其在表决中起较小的作用。
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2019-01-25
1.8K0
Eviews(8)进行线性回归(ols一元)与格兰杰(Granger)因果关系检验操作步骤
使用EViews软件进行OLS估计参数,建立线性回归模型,同时得到模型的拟合图和残差图。点击proc->Make Model,弹出Model窗口。得到回归方程。 演示数据为股票数据:上证指数与微博
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2018-03-19
1.6K0
Python多元线性回归-sklearn.linear_model,并对其预测结果评估
在前面的博客已经介绍过多元回归模型,现在这里粗略介绍如下 python 实现案例 1、选取数据 #!usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import
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2018-03-16
8.2K0
神经网络中的学习速率如何理解
特征缩放 实际当我们在计算线性回归模型的时候,会发现特征变量x,不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候,由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。 我们还是以房价预测为
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2018-03-16
7750
回归,岭回归。LASSO回归
矩阵表示多元线性回归 Y=BX+a Q(B)=(Y-BX)T(Y-BX)达到最小时的B值。 也即是残差平方和最小时。B(Bi)的值。可以证明B的最小二乘估计=(XTX)-1XTy 其中(XTX)-1为广义逆。 如果X存在线性相关的话,XTX没有逆: 1.出现多重共线性2.当n<p,变量比样本多时,出现奇异 岭回归(Ridge Regression)---------共线性问题 先对数据做标准化 B(K)=(XTX+kI)XTY为B的岭回归估计,其中K为岭参数,I为单位矩阵,KI为扰动。 岭迹图帮助我们发现
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2018-03-16
2.3K0
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