回归模型/非线性回归

回归模型是一种统计学方法，用于建立输入变量与输出变量之间的关系模型。它通过分析历史数据来预测未来的结果。回归模型可以分为线性回归和非线性回归两种类型。

线性回归模型是一种基于线性关系的回归模型，它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系。线性回归模型的优势在于简单易懂、计算效率高，适用于输入变量与输出变量之间的关系较为简单的情况。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），该平台提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以用于构建线性回归模型。

非线性回归模型则假设输入变量与输出变量之间存在非线性关系。非线性回归模型的优势在于可以更准确地拟合复杂的数据关系，适用于输入变量与输出变量之间存在非线性关系的情况。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），该平台提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以用于构建非线性回归模型。

回归模型在实际应用中有广泛的应用场景，例如金融领域的股票价格预测、销售预测、用户行为分析等。通过建立回归模型，可以根据历史数据进行预测和决策，提高业务的效率和准确性。

总结来说，回归模型是一种用于建立输入变量与输出变量之间关系的统计学方法。线性回归模型适用于简单的线性关系，非线性回归模型适用于复杂的非线性关系。腾讯云机器学习平台是一个推荐的工具，可以用于构建回归模型。

使用经过训练的非线性回归模型识别最大预测值的变量。

machine-learning、regression

我训练了一个具有23个特征的非线性回归模型。我试图确保模型不与验证数据的~0.6r平方和实际与模型预测目标值之间的0.75相关系数过拟合。例如，考虑一个预测房价的模型: avg_area_price和平方英尺，然后确定avg_are_price和平方英尺的值，这将导致最高房价。注意，我们可能没有在数据中观察到这一点，但是回归模型捕获了输入特性到输出关系，因此它可以识

浏览 0提问于2021-05-10得票数 1

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R中向量值Hessian的计算

r、optimization、covariance、variance、minimization

我要计算一个参数的方差协方差矩阵。参数由非线性最小二乘拟合得到.library(numDeriv)t <- seq(0.1,20,0.3)b <- 14jitter <- rnorm(length(t),0,0.5)函数defHhatde <- function(par, t)

浏览 1提问于2013-09-13得票数 2

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如何获得R中非线性回归模型的方差表分析

r、sas、anova、nls

以前，我使用SAS将数据拟合到非线性回归模型中。SAS软件能够为模型生成方差分析表。该表显示了自由度、平方和、均方和以及模型F检验。请参阅本pdf档案表69.4。

浏览 27提问于2021-01-20得票数 0

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对于R中面板数据中的非线性回归，我应该使用哪个函数？

r、regression

我知道我应该在非线性回归模型中使用什么特性。我已经使用nls()函数为每年寻找系数，然后取这些系数的平均值。我想知道这样做是否合理，还是应该对面板数据采取另一种非线性回归策略？

浏览 0提问于2019-06-15得票数 -1

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非线性回归

linear-regression、objective-function

例如，假设我有数据集，如下所示： [1,2,5], [4,5,14]]z = 1*x + 2*y + 0 [[x,y,z], [2,3,15]]]它将返回theta参数：因此，我的问题是如何为数据集选择这样的映射函数，这种映射函数随时间的变化而变化。在推荐系统中，用户的评分会随着时间的不同而变化，以降低成本。我最近经历了正规化。还有其他降低成本的办法

浏览 0提问于2018-12-28得票数 2

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R程序中的多重非线性回归

r、non-linear-regression

我正在尝试使用表单的逻辑模型我正在从EXCEL文件中读取我的数据：results<- lm(Y~ X1 + X2....X33, data = data1) 它工作得很好，现在我尝试使用表单的自启动逻辑

浏览 5提问于2016-08-12得票数 0

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我想做一个曲线拟合，我把曲线拟合成窦房结和余弦的总和。但是，即使仅仅适合宇航员也是完全错误的。ds_s_tagesgang‘’hour‘=数组( 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23) ds_s_tagesgang'T2m‘=阵列(-0.60313714、-0.6527668、-0.669063、-0.6045208、-0.46157956、-0.36819172、-0.17480397、0.00283241、0.15954256、0

浏览 7提问于2022-05-23得票数 0

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如何将公式与Python中的实验数据相匹配？

scipy、curve-fitting、data-fitting

我有关于流体细丝直径(D/D0)如何随时间变薄的实验数据(t)。D/D0 (ydata)和t (xdata)是np阵列。在这个方程中，我的已知变量是D/D1 = D/D0，D1=D0和t。 D/D0 = np.array([0.129 , 0.1613, 0.1935, 0.2258, 0.2581, 0.2903, 0.3226,0.3548, 0.3871, 0.4194, 0.4516, 0.4839, 0.5161, 0.5484, 0.5806, 0.6129, 0.6452, 0.6774, 0.7097, 0.7419, 0.7742

浏览 4提问于2022-03-08得票数 0

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如何决定使用线性回归模型还是非线性回归模型？

statistics、data-mining、linear-regression、non-linear-regression

人们应该如何决定使用线性回归模型还是非线性回归模型？对于简单的x和y数据集，我可以很容易地通过绘制散点图来决定应该使用哪种回归模型。是否有任何技术、统计方法或图解来推断和决定必须使用哪一种回归模型？

浏览 4提问于2015-02-06得票数 3

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R中的非线性LAD回归

r、non-linear-regression

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python曲线拟合的问题:水平线

python、line、curve、data-fitting

我不能用方程式来拟合我的观点。它绘制一条水平线。我的印象是它来自于初始参数，但我不知道该放什么。我从另一个论坛拿到了这段代码。起初，一切正常，但当我输入新数据时，就会出现问题。***import numpy as np, scipy, matplotlibfrom scipy.optimize import curve_fitimport warnings xData = np.array([.26, .3

浏览 6提问于2021-05-25得票数 0

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我能用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归吗？

regression

1)双变量多项式回归。(线性/ OSL)和2)二次模型a_x^2+b_x+c。我的问题是，我可以使用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了

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Y(因变量)变换后的系数解释

machine-learning、linear-regression

我有一个模型，在这个模型中，我对Y变量(Sales)和\lambda = 0.3使用了一个D1转换。

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R中非线性回归的初始参数

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我想学习如何在R中进行非线性回归。我设法学习了nls函数的基础知识，但我们如何知道在非线性回归中使用好的初始参数是至关重要的。我模拟了逻辑模型中的数据： n<-100 #Number of observationsb<--2 X<-grows the faster Y<-d/(1+exp(b*X+e))+rnorm(n, 0, 200) #I simulate data 现在我想用函数f(x)=d&#

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如何在matlab中使用额外的常量将数据拟合到指数模型中

matlab、curve-fitting、data-fitting

我是matlab的新手，我不知道如何将我的数据点适应我选择的模型。我的数据点并不完全是指数型的，我想将我的数据放入这样的模型中: y=a*e^(bx)+c，因为对于大的x值，数据不会与0相反，而是会变成一个常量，c不是0。我用于查找数据并将其转换为数字，然后将其拟合为指数模型的代码如下：time = table2array(time);conc = table2array(conc); f = fit(time,c

浏览 0提问于2019-02-14得票数 1

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