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spss-多元线性回归分析

简介多元线性回归方程是一个主要用来探讨一个因变量（Ｙ）与多个自变量（X1，X2…Xn）之间函数线性关系的方法。

Squirrelity·2022-11-30 01:45

自动语音识别（ASR）：研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言模型）】【端到端语音识别：直接对条件概率 P(W|X)进行建模】

一、传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式）设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为X=[x1,x2,…,xN],其中xi是一帧的特征向量,i=1,2,…,N,N为特征向量的数目.该段语音对应的文本序列设为

u013250861·2022-11-29 21:44

机器学习——朴素贝叶斯算法Python实现

即条件独立下：p{X=x|Y=y}=p{X1=x1|Y=y}*p{X2=x2|Y=y}*...

Kalankalan·2022-11-29 19:42

机器学习笔记之——线性回归

1.2求解方法一：矩阵运算1.3求解方法二：梯度下降2.用最大似然和贝叶斯后验看线性回归2.1最大似然2.2贝叶斯后验线性回归1.线性回归简介1.1模型描述对于有m个样本的数据集D，每个样本x=[x1,x2

caitzh·2022-11-29 19:39

向量的内积与外积

即：若a=(x1,y1),b=(x2,y2)，则a·b=x1·x2+y1·y2设a、b为非零向量，则①设e是单位向量，且e与a的夹角为θ，则e·a=a·e=|a||e|cosθ②a⊥b=a·b=0③当a

tomatotian·2022-11-29 18:25

向量的内积外积与其几何意义

一、点乘（内积）有向量a⃗=(x1,y1)，b⃗=(x2,y2)\veca=(x_1,y_1)，\vecb=(x_2,y_2)a=(x1,y1)，b=(x2,y2)，夹角为θ\thetaθ，内积为：a⃗

万俟淋曦·2022-11-29 18:50

CDMA向量内积的计算

CDMA向量内积的计算在平面坐标上，有A点和B点，A点坐标是(x1,y1)(x_{1},y_{1})(x1,y1)，B点坐标是(x2,y2)(x_{2},y_{2})(x2,y2)。

吓一跳你·2022-11-29 18:50

bitcarmanlee·2022-11-29 18:14

计算：单纯形法求解线性规划问题

用单纯形法求解线性规划问题对于标准型为最小值的单纯形法单纯形表格具有的特点中心部位具有单位子块右列元素非负单位子块对应的底行元素为0底行其他元素非负（标准型为最大值时，要求底行元素非正数）刚好四个条件都满足的例题例1minz=x1−3x2+2x3+4x4s.t.2x1−4x3+x4=6−x1+x2+3x3=5x1,x2

小钟233·2022-11-29 15:30

实操|特征变量多重共线性的分析与检验(含代码)

1、多重共线性定义对于多元线性模型Y=k0+k1X1+k2X2+…+knXn，如果特征变量X1、X2、Xn之间

番茄风控·2022-11-29 14:23

matlab消除多重共线性,多重共线性问题的几种解决方法-解决多重共线性的方法...

多重共线性问题的几种解决方法在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。

怜鑫·2022-11-29 14:23

用matlab解决多重共线性问题,几种关于多重共线性回归问题的解决方法

在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。

张少轶·2022-11-29 14:52

吴恩达机器学习课后习题疑问

具体地说，假设你想拟合一个的模型，其中x1是期中得分，x2是（期中得分）^2。此外，你计划同时使用特征缩放（除以特征的“最大值-最小值”或范围）和均值归一化

幸运的小菜鸟·2022-11-29 14:51

《统计学习方法（第2版）》李航第19章马尔可夫蒙特卡罗法 MCMC 思维导图笔记及课后全部习题答案（步骤详细，包含Metropolis算法，吉布斯算法代码实现）第十九章

}\right)dx∫−∞∞x2exp(−2x2)dx首先将被积函数分解为分布函数与待求期望的函数的乘积：∫−∞∞x2exp⁡(−x22)dx=2π∫−∞∞x212πexp⁡(−x22)dx=2πE[x2

ML--小小白·2022-11-29 14:50

Matlab 冒号（colon）的使用

1.X1：d：X2此方法用作生成等间距的序列，在X1到X2之间以d为间距生成等差序列，如

遥见只青青·2022-11-29 12:26

贪心算法之背包问题

注意：与0-1背包问题不同，在选择物品i装入背包时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入背包，10,wi>0,vi>0,1≤i≤n.要求找一n元向量A=(x1,x2,…,xn),02#include3usingnamespacestd

คิดถึง643·2022-11-29 12:54

机器学习基石课程学习笔记(一)：机器学习的组成

以上是用抽象化的符号来表示机器学习：输入：X（用户申请信用卡时填写的个人信息）输出：Y（要不要给借贷者办理卡）目标函数fX->Y：未知的将X到Y的映射，也就是需要通过机器学习去拟合的函数dataD{（x1,y1）,(x2

Mr . 孤独患者·2022-11-29 11:38

子集和问题

其中，S={x1，x2，…，xn}是一个正整数的集合，c是一个正整数。子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得：。试设计一个解子集和问题的回溯法。

Small___ming·2022-11-29 10:55

线性模型--线性回归、岭（脊）回归、lasso回归

1、线性回归给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}D=\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})\}D={(x1,y1

yyliunianyy·2022-11-29 09:14

机器学习课程笔记（第九周-2）推荐系统

x1代表电影的浪漫程度，x2代表电

骨骼惊奇不信邪·2022-11-29 09:34

Rosenbrock函数

Rosenbrock函数的定义如下：f(x,y)=(a−x)2+b(y−x2)2.f(x,y)=(a-x)^2+b(y-x^2)^2.f(x,y)=(a−x)2+b(y−x2

蓝净云·2022-11-29 08:36

浅谈共线性的产生以及解决方法(下篇——来世)

（2）变量介绍Y——民航客运量（万人）X1——国民收入（亿元）X2——消费额（亿元）X3——铁路客运量（万人）X4——民航线里程（万公里）X5——来华旅游入境人数（万人）对数据进行多元线性回

李未名001·2022-11-29 08:08

深度学习入门(1)感知机

接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”神经元”或者”节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1,w2x2）。

阿_旭·2022-11-29 06:18

MATLAB常用信号实现（抽样序列，阶跃序列，矩形序列，指数序列，余弦，虚指数）

单位抽样序列%单位抽样序列和延时的单位抽样序列n=0:10;x1=[1zeros(1,10)];x2=[zeros(1,5)1zeros(1,5)];%列值实现subplot(1,2,1);%第一个页面

看星河的兔子·2022-11-29 06:25

bp神经网络的训练方法,一文搞定bp神经网络

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。

普通网友·2022-11-29 01:32

解决问题：ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars

问题代码：defexp_sum(self,x1,x2,x3,x4):sum=math.exp(x1)+math.exp(x2)+math.exp(x3)+math.exp(x4)returnx1/sum

guoqiangszu·2022-11-28 23:31

机器学习中的损失函数（交叉熵损失、Hinge loss）

对于最简单的x为一维的概率分布我们有θ^MLE=argmaxθfX(x1,x2,...,xn;θ)=

petSym·2022-11-28 22:45

【综合评价分析】topsis评价原理+完整MATLAB代码+详细注释+操作实列

代码实现数据预处理3.3本案例中数据预处理的运用4.计算距离和评价指标4.1代码4.2运行结果5.总结1、TOPSIS法的原理设多属性决策方案（单元）为D={d1,d2,…,dm}，衡量方案优劣的属性变量为x1,x2

Karry D·2022-11-28 21:56

逻辑回归正则化（# 使用训练集的X1，X2两组特征画出0-1分布散点图及分割线m,n = train_x.shape）

importnumpyasnp,matplotlib.pyplotasplt,copyplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#1.数据预处理importsklearn.datasetsasdtsdefdata_process():data_cancer=dts.load_b

小杨变老杨·2022-11-28 21:10

吴恩达机器学习系列课程笔记——第四章：多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

p=18目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数、楼层、楼屋年限等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x1,x2,…,xn)。

Lishier99·2022-11-28 20:56

【统计学笔记】第12章多元线性回归

书籍作者：贾俊平索引专业名词：方便查找，解释说明专业名词公式推导：解释说明公式记忆：方便查找摘抄案例12.1多元线性回归模型12.1.1多元回归模型与回归方程多元回归模型设因变量为y，k个自变量分别为x1，x2

好好学习的星熊·2022-11-28 19:03

机器学习笔记之线性回归技术

二、模型的表达式及推导现有如下训练集：D={(X1，Y1),(X2，Y2),...,(Xn,Yn)}写成矩阵形式：现在目的是

bduwps8393·2022-11-28 18:19

视觉里程计- 位姿

例如：上述x1、x2、x3、X4对应位姿为：Tcw1、Tcw2、Tcw3、Tcw4。这里的Tcw表示对应帧相机坐标系->世界坐标系的变换；比如：在x1处看到了路

diaopi5937·2022-11-28 16:59

Python tkinter -- 第18章画布控件之Arc（圆弧）

18.2.14create_arc(*args,**kw)*args可以是一个(x1,y1,x2,y2)的矩形元组，也可以是4个坐标参数x1,y1,x2,y2。其他的参数都会产生tcl.Error。

风华明远·2022-11-28 16:48

VS2017+OpenCV4.5.5 K近邻算法-评价纸巾的好坏

KNN算法原理：在训练样本集中，每个样本都是一个具有nnn个特征属性的向量，即x=(x1,x2,...,xn)x=(x_1,x_2,...,x_n)x=(x1,x2,...,xn),因此可认为每个样本在

JoannaJuanCV·2022-11-28 14:16

深度学习AdaGrad算法

例如，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1,x_2]^\top[x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。

我是一颗棒棒糖·2022-11-28 13:42

Darknet53网络结构及代码实现

的特点在保证对特征进行超强表达的同时又避免了网络过深带来的梯度问题，主要有Darknet19和Darknet53，当然，如果你觉得这还不够深，在你条件允许的情况下你也可以延伸到99,199,999…Darknet53的网络结构如图1所示，其中蓝色方块×1，x2

Tc.小浩·2022-11-28 13:07

《安富莱嵌入式周报》第254期：2022.02.21--2022.02.27

往期周报汇总地址：嵌入式周报-uCOS&uCGUI&emWin&embOS&TouchGFX&ThreadX-硬汉嵌入式论坛-PoweredbyDiscuz!

嵌入式系统OS·2022-11-28 13:47

【SLAM基础入门】贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波笔记（4）

大数定律：设X为随机变量，E(X)存在，对X采样（做n次随机试验），试验结果记为x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1,x2,...,xn，则有lim⁡n→∞P(∣1n∑ixi−E(

我绕过山腰雨声敲敲·2022-11-28 13:38

《统计学习方法》学习笔记第十六章 PCA(principal component analysis)

规范化变量的总体主成分2样本主成分分析2.1样本主成分2.2相关矩阵的特征值分解方法2.3数据矩阵的奇异值分解算法总结1总体主成分分析1.1基本想法（以前学过，很好理解，不放了）1.2定义和导出x=(x1,x2

LittleFish0820·2022-11-28 10:05

有限元方法求解一维扩散方程(FEALPy)

Poisson方程的数值算例,通过湘潭大学王唯师兄的协助,今天基于FEALPy运用有限元方法求解一个抛物型方程，为说明使用方法而又简单起见，于是理论部分专注于讨论下面这个一维的抛物型方程：∂u∂t−a∂2u∂x2

图灵猫·2022-11-28 09:37

机器学习笔记-单层感知器

2、单层感知器其中输入信号为:x1,x2,x3权重为:w1,w2,w3输出信号:y偏置:bf():sign激活函数3、sign激活函数当x>0时，激活函数为1，当x<0时，激活函数为-1.图像所示如下所示

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:05

RNN自学笔记

1.2、统计工具（x1,x2,...xt)~p(x)情况1：数据是图片，那么x1,x2,...xt就是一个个像素点，它们在空间上满足某种关系的概率是p

还是那个狗蛋·2022-11-28 05:21

bp神经网络预测模型优点,bp神经网络优化算法

步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模1、随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的

普通网友·2022-11-27 22:12

MIT 18.06 +线性代数的几何意义+3Blue1Brown 笔记

第一节线性映射与线性变换线性函数：初等f(x)=kxf(x)=kxf(x)=kx，满足可加性与比例行，几何意义为一条直线；高等线性函数：扩展初等线性函数，f(x1，x2，⋯，xn)=k1x1+k2x2+

不会改变2021·2022-11-27 21:41

应用改进型BP神经网络逼近非线性函数

1任务描述本讲的主要任务是利用改进型BP神经网络逼近一个多输入非线性函数：y=cos⁡(x1)⋅cos⁡(x2)y=\cos\left(x_1\right)\cdot\cos\left(x_2\right

北理光头强·2022-11-27 21:38

动手深度学习Pytorch版学习笔记（一）——Tensor张量

这边作为学习笔记的记录当做自我监督环境的搭建这边就不记录了实验室以及自己的笔记本配置的是GPU版本的不过笔记本不用的还是CPU版本为主1.创建#导入importtorch同numpy创建Ndarray基本一致x1=torch.tensor([[3,3,3],[4,4,4]])x2

JStana·2022-11-27 20:00

pca人脸特征降维的过程理解及matlab编程实现

1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X2）将X的每一行（代表一个属性字

橙子树下·2022-11-27 18:27

数据的归一化与标准化

在机器学习中的作用是：1.提高模型的收敛速度假设某一模型包含两个特征x1,x2x1,x2，x1x1数值很大，而x2x2数值很小，两者的取值在平面上呈现一个狭长的椭圆形，这使得在梯度下降时，梯

nini_coded·2022-11-27 17:28

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