做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

代码:使用tensorflow进行数据点的线性拟合操作 第一步:使用np.random.normal生成正态分布的数据 第二步:将数据分为X_data 和 y_data 第三步:对参数W和b, 使用tf.Variable()进行初始化,对于参数W,使用tf.random_normal([1], -1.0, 1.0)构造初始值,对于参数b,使用tf.zeros([1]) 构造初始值 第四步:使用W * X_data + b 构造出预测值y_pred 第五步:使用均分误差来表示loss损失值,即tf

TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算.借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等).TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域 接下来我们通过一个线性拟合的简单实例来说明一下 第一步,通过np.ran

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单

Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

MeteoInfoLab提供一个线性拟合函数linregress,参数是参与拟合的两个数据序列,返回拟合的斜率.截距和相关系数.有了上述拟合参数可以用polyval函数生成拟合数据(直线).然后可以将数据.拟合线.公式等绘图. 脚本程序: fn = os.path.join('D:/KeyData/PMMUL/data/54500_PMMUL_DA.csv') if os.path.exists(fn): print fn tdata = readtable(fn, delimiter=',',

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

Delphi 可以像JavaScript 脚本语言一样使用GetElementByID方法访问网页中指定ID的元素,一般要配合TWebBrowser组件使用.首先使用TWebBrowser浏览网页,然后访问网页的元素,例如: procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);var  aElement: OleVariant;begin  aElement := WebBrowser1.OleObject.Document.GetElementByID

所解决问题: 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据. 我们需要根据x, y的值找出最佳的A.B.C值.则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit,当然你也可以使用nlinfit.lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看.这里仅简单介绍一下常用的函数lsqcurvefit. 正文: 格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f: 符号函数句柄,

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt

NaN 是 Not a Number 的缩写．它是一个数值类型值,通常在浮点计算中,表示未定义或无法表示的值．而且,不能直接使用相等运算符 (==) 检查 NaN．由于在程序中,nan == nan (C/C++/Python) 或 nan is nan (Python) 总是返回 0 或 False．因此,除了采用库函数外,往往可以利用这个性质检查某个数值是否为 NaN．下面介绍如何采用库函数检查 NaN 值: C/C++ 实现 在 C/C++ 中,采用 math.h 标准函数库中的 isna

实验前准备:设计表格项,通过设计公式,从而输入原始数据后直接得到最终的结果数据,学习常用的VBA公式及处理:Cn-$B$4,其中的$B$4表示绝对单元格位置;SUM(Xm:Yn)求范围内的和. 针对实验获得的线性数据表,要从中分析出线性公式,那么就用excel进行简单的处理: 1 前数据处理,数据平滑滤波.平均处理等,最终获得一组多个分度点的x-y数据. 2 选择x-y数据区域,插入-图表-x-y散点图 3 点击生成的图表在右侧出现的工具中选择: 图表-趋势线-更多线性:选择显示公式和R^2值

1.坐标点类 package cn.test.domain; public class Point { double x; double y; public Point(){ } public Point(double x, double y) { super(); this.x = x; this.y = y; } public double getX() { return x; } public void setX(double x) { this.x = x; } public doubl

opencv提供了fitline函数用于直线拟合,原型为: C++: void fitLine(InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps) Python: cv2.fitLine(points, distType, param, reps, aeps) → line C: void cvFitLine(const CvArr* points, int dist

extern float GetTempOfVolMi(float V){ float K,B; if(0.03947 <= V < 2.02308) //0~50 {  K = 24.731;  B = 0.1341; } else if(2.02308 <= V < 4.09623)//50-100 {  K = 24.075;  B = 1.3446; } else if(4.09623 <= V < 6.13834)//100-150 {  K = 24.515

http://www.cnblogs.com/softlin/p/5965939.html 挖坑

var str=""; $(":checkbox:checked").each(function(){ if($(this).attr("checked")){ str += $(this).val()+"," } }) var cval = ($(":checkbox:checked").val()); var beixuan = document.getElementsByName("good

MATLAB实例:多元函数拟合(线性与非线性) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看:随笔分类 - MATLAB作图 之前写过一篇博文,是关于一元非线性曲线拟合,自定义曲线函数. 现在用最小二乘法拟合多元函数,实现线性拟合与非线性拟合,其中非线性拟合要求自定义拟合函数. 下面给出三种拟合方式,第一种是多元线性拟合(回归),第二三种是多元非线性拟合,实际中第二三种方法是一个意思,任选一种即可,推荐第二种拟合方法. 1. MATLA

今天突然就想写写$digest和$apply,这些都是脏值检查的主体内容. 先以普通js来做一个简单的监控例子吧: var div = ducoment.getElementById("myDiv"); div.addEventListener("click",function(e){ console.log(e); }) 在这里,我们给一个div绑定了个点击事件,并且给这个绑定事件一个回调函数.这里我们就是给了这个div一个监听,当监听到有点击事件发生在此div上

integer 类型在javascript中很奇怪.ECMAScript技术规格说明书中,它是以概念的形式存在.number类型包括浮点型(floating )和整形(integer )不包括小数(详情参考 “Integers in JavaScript” in “Speaking JavaScript”).在这篇博客中Dr. Axel Rauschmayer  大师将解释如何检查一个值是否为integer. ECMAScript 5 有很多方式可以检查一个值是否为integer. 在此, 你可