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c语言线性回归模型

C语言是一门通用计算机编程语言,广泛应用于底层开发。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。尽管C语言提供了许多低级处理的功能,但仍然保持着良好跨平台的特性,以一个标准规格写出的C语言程序可在许多电脑平台上进行编译,甚至包含一些嵌入式处理器(单片机或称MCU)以及超级电脑等作业平台。二十世纪八十年代,为了避免各开发厂商用的C语言语法产生差异,由美国国家标准局为C语言制定了一套完整的美国国家标准语法,称为ANSIC,作为C语言最初的标准。[1]目前2011年12月8日,国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)发布的C11标准是C语言的第三个官方标准,也是C语言的最新标准,该标准更好的支持了汉字函数名和汉字标识符,一定程度上实现了汉字编程。C语言是一门面向过程的计算机编程语言,与C++,Java等面向对象的编程语言有所不同。其编译器主要有Clang、GCC、WIN-TC、SUBLIME、MSVC、TurboC等。

相关内容

  • 线性回归模型

    线性回归模型试图学习一个线性模型以尽可能地预测因变量?:?多元线性回归的假设同大多数算法一样,多元线性回归的准确性也基于它的假设,在符合假设的情况下构建模型才能得到拟合效果较好的表达式和统计性质较优的估计参数。误差项?是一个期望值为零的随机变量,即 ?注:当线性回归模型存在多重共线性问题时,可能会有多组解使得均方误差最小化,常见的解决方法是引入正则化。线性回归模型的变形1.对数线性回归对数线性回归本质上仍然是线性回归模型,只是我们将因变量的对数作为模型新的因变量:?2.广义线性模型当数据集不适合用传统的多元线性回归方法拟合时,我们可以考虑对因变量做一些合理的变换。
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  • “线性”回归模型

    在机器学习和统计领域,线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着,人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。例如,下列2个模型都是线性回归模型,即便右图中的线看起来并不像直线。?图1 同一数据集的两种不同线性回归模型若对此表示惊讶,那么本文值得你读一读。本文试图解释对线性回归模型的线性假设,以及此类线性假设的重要性。回答上述问题,需要了解以下两个简单例子中线性回归逐步运行的方式。?例1:最简单的模型从最简单的例子开始。结论:线性回归模型的线性假设上述2个例子的求解过程完全相同(且非常简单),即使一个为输入变量x的线性函数,一个为x的非线性函数。两个模型的共同特征是两个函数都与参数a、b成线性关系。这是对线性回归模型的线性假设,也是线性回归模型数学单性的关键。上面2个模型非常简单,但一般而言,模型与其参数的线性假设,可保证RSS始终为凸函数。
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  • 多元线性回归模型

    1、多元线性回归模型及其矩阵表示设Y是一个可观测的随机变量,它受到p-1个非随机因素 X1、X2、X3···X(p-1)和随机因素ε的影响。该模型称为多元线性回归模型, 称Y为因变量,X为自变量。 要建立多元线性回归模型,我们首先要估计未知参数β,为此我们要进行n(n>=p)次独立观测,得到n组数据(称为样本)。上式称为多元统计回归模型的矩阵形式。 2、β和σ²的估计经过一番计算,得出β的最小二乘估计: ?β的最大似然估计和它的最小二乘估计一样。 误差方差σ²的估计:?为它的一个无偏估计。3、有关的统计推断3.1 回归关系的统计推断给定因变量Y与自变量X的n组观测值,利用前面的方法可以得到未知参数β和σ²的估计,从而得出线性回归方程,但所求的方程是否有意义,也就是说XY之间是否存在显著的线性关系3.2 线性回归关系的显著性检验检验假设:?若H0成立,则XY之间不存在线性回归关系。构建如下检验统计量: ?
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  • R语言入门之线性回归

    ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍先回顾一下线性回归模型的成立的四个条件(LINE):(1)线性(linear):自变量X与因变量Y之间应具有线性关系;(R语言提供大量函数用于回归分析,在平时的学习和工作中,最常用的就是多元线性回归,下面我将简单介绍如何在R中进行多元回归分析。 1.模型拟合# 接下来我以多元线性回归模型为例 进行讲解#这里使用mtcars数据集,以每加仑公里数(mpg)为因变量,谈到其与总马力(hp)、后轴比(drat)和车重(wt)的关系。fit
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  • R语言进阶之广义线性回归

    广义线性回归是一类常用的统计模型,在各个领域都有着广泛的应用。今天我会以逻辑回归和泊松回归为例,讲解如何在R语言中建立广义线性模型。在R语言中我们通常使用glm()函数来构建广义线性模型,glm实际上是generalized linear model(广义线性模型)的首字母缩写,它的具体形式如下所示: glm(formula, family=familytype(link=linkfunction), data=)# formula就是我们的模型形式,family是我们指定的具体回归类型(见下表)FamilyDefault Link Functionbinomial在这里我主要和大家讲解一下逻辑(logistic)回归和泊松(poisson)回归这两个模型。# 逻辑回归mydata
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  • R语言教程之-线性回归

    回归分析是一种非常广泛使用的统计工具,用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量,其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量,其值从预测变量派生。在线性回归中,这两个变量通过方程相关,其中这两个变量的指数(幂)为1.数学上,线性关系表示当绘制为曲线图时的直线。 任何变量的指数不等于1的非线性关系将创建一条曲线。线性回归的一般数学方程为 -y = ax + b以下是所使用的参数的描述 - y是响应变量。x是预测变量。a和b被称为系数常数。建立回归的步骤回归的简单例子是当人的身高已知时预测人的体重。使用R语言中的lm()函数创建关系模型。从创建的模型中找到系数,并使用这些创建数学方程获得关系模型的摘要以了解预测中的平均误差。 也称为残差。为了预测新人的体重,使用R中的predict()函数。语法线性回归中lm()函数的基本语法是 -lm(formula,data)以下是所使用的参数的说明 -公式是表示x和y之间的关系的符号。数据是应用公式的向量。创建关系模型并获取系数x
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  • R语言对回归模型进行回归诊断

    作者:夏尔康https:ask.hellobi.comblogxiaerkang4129在R语言中,对数据进行回归建模是一件很简单的事情,一个lm()函数就可以对数据进行建模了,但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是,对回归模型进行诊断,判断这个模型到低是否模型的假定;如果不符合假定,模型得到的结果和现实中会有巨大的差距,甚至一些参数的检验因此失效。因为在对回归模型建模的时候我们使用了最小二乘法对模型参数的估计,什么是最小二乘法,通俗易懂的来说就是使得估计的因变量和样本的离差最小,说白了就是估计出来的值误差最小;但是在使用最小二乘法的前提是有几个假设的这里我就引用《R语言实战》的内容了,在我大学中的《计量经济学》这本书讲的更为详细,不过这里主要是介绍使用R语言对模型进行回归诊断,所以我们就不说太详细了; 假定正态性:对于固定的自变量值,因变量值成正态分布;首先我们先看一下数据是长什么样子的,因为我们不能盲目的拿到数据后建模,一般稍微规范的点流程是先观察数据的分布情况,判断线性相关系数,然后在考虑是否建立回归模型,然后在进行回归诊断;R代码如下:data
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  • 线性回归和梯度下降模型

    线性回归和梯度下降模型概要 本文主要讲解线性回归模型的原理,并以python和paddlepaddle为例讲解怎么实现一个线性回归模型,并用matplotlib画出训练后的效果。而线性回归,是指训练出来的模型是一个线性模型(一条直线)。如y= ax + b,如图1-1所示。?1-1一般的模型训练,一般分为几个过程:模型的选择,定义损失函数,参数初始化,模型训练。模型训练1)模型选择线性回归中,我们定义我们的模型为Y = WX + b;说明:如果我们的训练数据属性是多维的(比如人有身高,体重等),那么W就是多维数组;2)损失函数线性回归中用到的损失函数是估计值和真实值直接的方差我们的目标是让损失函数尽量的小,损失函数越小,证明训练的模型越能拟合训练数据。为什么线性回归要选择平方差做损失函数呢?房价预测实例-python现在我们用房价预测的实例在解释说明下线性回归模型。
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  • 原理+代码|Python实战多元线性回归模型

    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」。参数说明:neighborhoodarea:所属街区和面积bedroomsbathrooms:卧室和浴室style:房屋样式多元线性回归建模现在我们直接构建多元线性回归模型from statsmodels.formula.api模型解释多元线性回归模型的可解释性比较强,将模型参数打印出来即可求出因变量与自变量的关系?其实根据原理部分的表格来看,如果房屋在 C 区,那等式中 A 和 B 这两个字母的值便是 0,所以这便引出了非常重要的一点:使用了虚拟变量的多元线性回归模型结果中,存在于模型内的虚拟变量都是跟被删除掉的那个虚拟变量进行比较小结本文以多元线性回归为基础和前提,在因变量房价与多个自变量的实际观测值建立了多元线性回归模型;分析并检验各个预测变量对因变量的综合线性影响的显著性,并尽可能的消除多重共线性的影响,筛选出因变量有显著线性影响的自变量
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  • R语言广义线性模型(GLM)广义相加模型(GAM):多元平滑回归分析保险投资风险敞口

    通过对数链接从(标准)广义线性模型获得的预测。而带有二元样条回归gam?我不能在广义线性模型中使用双变量样条,但是考虑到广义可加模型(现在绝对不是可加模型),它确实可以工作。更准确地说,投资组合的分布是这两个协变量的函数,如下所示?----最新见解用SPSS估计HLM层次线性模型python用线性回归预测股票价格R语言 线性混合效应模型实战案例R语言分层线性模型案例线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠GibbsR语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言曲线回归:多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析
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  • 机器学习15:线性回归模型

    线性回归模型目录:1,最小二乘公式推导: 1.1,α、β推导 1.2,多项式回归2,损失函数、正则化: 2.1,Ridge回归 2.2,LASSO回归 2.3,Elasitc Net算法 2.4,局部加权回归(Local Weight Regression)3,模型评价指标4,code: 4.1,波士顿房价预测:线性回归(无正则化项)、Ridge回归(L2正则)、LASSO回归(L1正则)、Elasitc1.2,多项式回归:对于多项式回归,即自变量多余一个,如下图所示:?此时可以以向量和矩阵形式表示多项式线性模型为:?此时,优化目标为最小化下面这个损失函数:?2.1,Ridge回归: 使用L2正则的线性回归模型就称为Ridge回归(岭回归),即上图的第一个公式。2.2,LASSO回归: 使用L1正则的线性回归模型就称为LASSO回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator),即上图的第二个公式。?
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  • 很棒的R语言回归模型和方差模型

    对于初学者,利用R语言自带的数据进行练习是不错的选择,下面这些模型便是最好的实例。lm函数就是用来建立线性回归模型,命令如下:> lm(waiting~eruptions)Call:lm(formula = waiting ~ eruptions)Coefficients:(Intercept) eruptions 33.47 10.73 并建立了一个属于线性回归模型的对象,并传回各个变量系数和其他不同的资料。0.9136, Adjusted R-squared: 0.8983 F-statistic: 59.9 on 3 and 17 DF, p-value: 3.016e-09从以上结果能够得到这个多元线性回归模型为:stack.loss=−50.3588+0.6712Air.Flow+1.2954Water.Temp结果也比较理想,最后我们还是对回归模型作诊断检验:> par(mfrow=c(2,2)) > plot
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  • 模型之母:简单线性回归的代码实现

    模型之母:简单线性回归的代码实现关于作者:饼干同学,某人工智能公司交付开发工程师建模科学家。专注于AI工程化及场景落地,希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。0x00 前言 在《模型之母:简单线性回归&最小二乘法》中,我们从数学的角度理解了简单线性回归,并且推导了最小二乘法。本文内容完全承接于上一篇,我们来以代码的方式,实现简单线性回归。下面让我们回到简单线性回归。==1, 简单线性回归模型仅能够处理一维特征向量 assert len(x_train) == len(y_train), 特征向量的长度和标签的长度相同 x_mean = np.mean(x_trainself def predict(self, x_predict): 给定待预测数据集x_predict,返回表示x_predict的结果向量 assert x_predict.ndim == 1, 简单线性回归模型仅能够处理一维特征向量
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  • R语言相关分析和稳健线性回归分析

    p=9484目录怎么做测试功率分析----介绍下面以物种多样性为例子展示了如何在R语言中进行相关分析和线性回归分析。怎么做测试相关和线性回归示例Data = read.table(textConnection(Input),header=TRUE)数据简单图plot(Species ~ Latitude, data=线性回归线性回归可以使用 lm函数执行。可以使用lmrob函数执行稳健回归。检查模型的假设?线性模型中残差的直方图。这些残差的分布应近似正态。?残差与预测值的关系图。残差应无偏且均等。 稳健回归该线性回归对响应变量中的异常值不敏感。线性回归示例summary(model) # shows parameter estimates, # p-value for model, r-squareCoefficients: Estimate
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  • R语言实现LASSO回归模型

    我们知道广义线性模型包括了一维连续因变量、多维连续因变量、非负次数因变量、二元离散因变量、多元离散因变等的回归模型。然而LASSO对以上的数据类型都适合,也可以说LASSO 回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(variable selection)和复杂度调整(regularization)。对于线性模型来说,复杂度与模型的变量数有直接关系,变量数越多,模型复杂度就越高。 更多的变量在拟合时往往可以给出一个看似更好的模型,但是同时也面临过度拟合的危险。今天我们给大家介绍下在R语言如何实现LASSO模型构建,其中有两个包是可以实现的(glmnet和lars)。因为glmnet涉及范围涉及广义线性模型,我们就主要介绍下lars是怎么实现LASSO的。该函数提供了通过回归变量x和因变量y求解其回归模型。?其中主要的参数:1. type 模型的类型。Lar-最小角回归,forward.stagewise-无穷小逐步回归,stagewise-逐步回归。
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  • 【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型

    逻辑回归可以看作是在线性回归的基础上构建的分类模型,理解的角度有多种(最好的当然是概率解释和最小对数损失),而最直接的理解是考虑逻辑回归是将线性回归值离散化。Logistic回归和Softmax回归都是基于线性回归的分类模型,两者无本质区别,都是从伯努利分结合最大对数似然估计。只是Logistic回归常用于二分类,而Softmax回归常用于多分类。最大熵模型很奇怪,为什么会把最大熵模型放到这,原因很简单,它和Logistic回归和SoftMax回归实在是惊人的相似,同属于对数线性模型。A、熵的概念?回顾对偶函数,内部最小化求解得到了,回到外部目标,将代回拉格朗日函数有:C、概率解释已知训练集的经验概率分布,条件概率分布的对数似然函数为:其中,我们发现对数似然函数与条件熵的形式一致,最大熵模型目标函数前面有负号下面再来对比下Logistic回归,SoftMax回归,最大熵模型:1)同属于对数线性模型。
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  • R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化

    p=9913----概述和定义在本课程中,我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法,除了通常的  普通最小二乘法。这些替代方法有时可以提供更好的预测准确性和模型可解释性。预测精度:线性,普通最小二乘估计将具有低偏差。OLS也表现良好,  n  >>  p。但是,如果  n  不比p大很多  ,则拟合可能会有很多可变性,从而导致拟合过度和或预测不佳。子集选择:我们使用子集特征的最小二乘拟合模型。尽管我们讨论了这些技术在线性模型中的应用,但它们也适用于其他方法,例如分类。这适用于其他类型的模型选择,例如逻辑回归,但我们根据选择选择的得分会有所变化。对于逻辑回归,我们将使用  偏差  而不是RSS和R ^ 2。验证和交叉验证通常,交叉验证技术是对测试的更直接估计,并且对基础模型的假设更少。此外,它可以用于更广泛的模型类型选择中。岭回归岭回归与最小二乘相似,不同之处在于系数是通过最小化略有不同的数量来估算的。
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  • 深度学习笔记1--线性回归模型

    1.导入用到的库: 1)pandas:数据分析库,对数据处理和分析很有用处 2)scikit-learn:包含机器学习模型库,目前需要导入线性回归模型import pandas as pdfrom sklearn.linear_model用 LinearRegression 类来创建线性回归模型,fit()函数拟合数据bmi_life_model = LinearRegression()bmi_life_model.fit(],])4需要注意下面两个事项: 1.线性回归最适用于线性数据 线性回归会根据训练数据生成直线模型。如果训练数据包含非线性关系,就需要选择:调整数据(进行数据转换)、增加特征数量或改用其他模型。 ?数据非线性.png2.线性回归容易受到异常值影响 线性回归的目标是求取对训练数据而言的 “最优拟合” 直线。如果数据集中存在不符合总体规律的异常值,最终结果将会存在不小偏差。在第一个图表中,模型与数据相当拟合:?很拟合.png但若添加若干不符合规律的异常值,会明显改变模型的预测结果:?不拟合.png三.多元线性回归 我们在上面的任务练习中使用 BMI 来预测平均寿命。
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  • 深入广义线性模型:分类和回归

    基本上涵盖了线性模型中的主要方法和问题,非常适合新手入门线性模型。我们从线性回归模型开始吧。我认为,每个人在学习期间都会以某种方式遇到线性回归模型。线性回归模型的目标是在观察到的特征和观察到的实际输出之间找到一个线性映射,以便当我们看到一个新的示例时,我们可以预测输出。对数是广义线性模型的泊松分布的连接函数,我们又一次用负对数似然函数来优化。?泊松回归的损失函数我们对损失函数求关于权重w的导数,并将其设为0。就我所知,与线性回归相反,它没有闭合形式解。权重w迭代更新公式Logistic回归(Logistic Regression)--------上面我提出了回归问题的模型,但是广义线性模型也可以用于分类问题。
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  • 单变量线性回归模型与结果解读

    回归的基本思路 在模型领域,解释性较好的模型毋庸置疑就是回归。回归模型主要能做两件事情,一是用模型去体现事物间的关系,即解释模型变量间的关系;二是用模型进行预测。回归模型里的坑 构建回归模型时经常需要对变量进行变换,在调整量纲的过程中不怕数据长度发生变化,怕的是数据的相对长度发生变化,因为眼睛能看到的空间为欧式空间,欧式空间的弱点是数据很容易受到量纲的影响,所以在构建模型进行数据变换的时候并不能随心所欲的变换简单线性回归模型的假定 简单线性回归模型有下面几个假定:1、线性假定所谓线性假定指构建模型时需将模型构建成线性的模式,例如Y=b0+b1x2+e,虽然是x2的形式,但可将x2的整体看做X。单变量线性回归模型SAS示例 单变量线性回归模型一般形式为:Y=b0+b1X1+e。其中Y为因变量,X为自变量或预测变量,e为扰动项,b为模型的系数。如下示例建模背景为针对消费与收入构建单变量线性回归模型,下面为SAS实现代码以及我对模型结果的解读思路:PROC REG DATA=XUHUI PLOTS(ONLY)=ALL; Linear_Regression_Model
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