多层感知器 深度学习
多层感知器，为什么能实现非线性？由于增加了激活函数，如果激活函数是非线性的，则可以实现非线性。这个原则很简单。你可以试着用非线性函数来设置一个线性函数来运算，结果一定是...
线性回归模型
l1和l2正则化的优缺点 线性回归模型
l0 l1 l2正则化项的区别和特点？L1正则化假设参数的先验分布为拉普拉斯分布，可以保证模型的稀疏性，即某些参数等于0；L2正则化假设参数的先验分布为高斯分布，可以保...
线性拟合原理 线性回归模型
线性拟合是什么意思？连续曲线用于近似描述或比较平面上由一组离散点表示的坐标之间的函数关系。更广泛地说，空间或高维空间中的相应问题也属于这一范畴。在数值分析中，曲线拟合是...
eviews多元线性回归模型例题 eviews建立多元回归模型
eviews多元线性回归模型，异方差怎么修正，需要具体eviews操作？如果在模型中检测到异方差，可以使用加权最小二乘法（WLS）进行估计。如下图所示，“权重”可以有多...
岭回归是线性回归吗 线性回归模型
在线性回归方程中，相关系数RR=席（平均Xi-X）（平均Y-Y）/根符号下[席（平均Xi-X）^ 2×S*（平均Y-Y）^ 2 ] R2为相关系数的平方，R在单变量线性...
keras怎么保存模型 线性回归模型
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？如果您想用少量的代码尽快地构建和测试神经网络，keras是最快的，而且sequential API和m...
多项式回归模型系数解释 多项式回归模型拟合
整系数多项式是什么意思？。所有整系数多项式的加、减、乘都是自封闭的。如果一组整系数多项式适合下列条件，则称这组整系数多项式构成一个理想集：。什么是数据可视化？数据可视化...
建立一元线性回归模型 一元线性回归模型案例
一元线性回归模型的基本假设条件有哪些？一元线性回归模型基本的假定条件：(1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即E(ε)＝0。这意味着在式y=β0＋β1＋ε中，由于β...
直线的线性拟合步骤 线性回归模型
常用的直线拟合方法有哪些?优缺点分别是什么？曲线拟合的一般方法有：[1]用解析表达式逼近离散数据的方法][2]最小二乘法最小二乘法（又称最小二乘法）是一种数学优化技术。...
线性回归欠拟合解决 随机森林过拟合解决方法
线性回归方程拟合效果判断依据，比如r R2？拟合效果取决于重组数据的线性，即是否符合线性方程。一般采用线性相关系数来判断。越接近1，线性越好线性回归是线性拟合，在统计学...
多项式回归模型名词解释 线性回归模型
三元二次多项式回归数学模型是什么？解决方案：由于原始公式是一个二次多项式的平方，因此它的形式必须是：（x^2 MX 1）^2。通过展开，我们可以得到：x^4 2x^3 ...
线性回归的基本原理 线性回归模型
线性回归模型优缺点？1. 在回归分析中，如果存在两个或两个以上的自变量，则称为多元回归。事实上，一种现象往往与多种因素有关。用多个自变量的最优组合来预测或估计因变量比只...