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线性趋势估计欢迎来到本课件这里将会为您详细地讲述线性趋势估计的方方面面,PPT让您轻松领略这一伟大概念的奥妙之处推荐背景材料统计学习方法机器学习实战编程从Python入门到实践李航老师的这本书是学机器学习的入门教材,习机器学习的绝佳起点其中回归会更加深入获取更清晰地了解在线“”其中最后两章有线性模地讲解线性趋势方程等性回归方面的知识,以“型的讲解相关知识便逐步掌握使用”Python语言的操作技巧线性回归思想简介什么是线性回归?线性回归公式如何成功应用线性回归当我们尝试用一条直线去拟公式找出合适的拟合函数,如何y=mx+b合数据时,我们就可以称它判断它是否是最优的,这是是斜率,是截距,是自m bx为线性回归成功应用线性回归的关键点变量,是因变量y线性趋势方程定义1线性趋势方程是将随机变量的一个时段内的均值与时间作为自变量,应用2以确定一个趋势方程来对该变量的未来值进行预测线性趋势方程常用于预测,令实际值和估计值间的误差最小模型构建3构建模型时,我们可以根据不同的假设与条件去构建摸版,比如有单一变量的线性模型、多元变量线性模型等估计法OLS认识估计法计算最小二乘法估计优点OLS参数普通最小二乘估计法是线普通最小二乘估计是一种最小二乘法的核心是尽量性方程估计法中最常用的通过最小化误差平方和来减少估计残差平方和,使一种方法,容易理解,计估计未知参数的方法用随机数据,输出计算结算方便果多元变量线性趋势估计多元回归方程介绍1多元线性回归方程是俩个及以上自变量的线性函数拟合优度2拟合优度是表示观测值与估计值之间的相关性,该优度值越高,说明模型的预测结果是越准确的线性趋势预测与验证3做出的预测要进行验证,以便明确模型的精度常见的验证方法包括样本内预测和样本外预测等实战案例股票市场预测天气预测客户分群使用线性回归预测股票市场使用多元线性回归方法预测使用简单线性回归模型来了的走势,通过之前数据的拟天气,使用多个变量、多个解客户收入水平与花费之间合来预测未来的价格因素来预测未来的气温的关系,从而确定客户所在的分类提高建议与总结数据的准备模型的调参数据可视化123数据的准备过程是建在建立模型时要花功通过可视化技巧,我立可靠预测模型的第夫去调节参数来使之们可以更容易地发现一步,要准确地提取最优化,减少模型的数据中蕴含的信息,数据特征,消除数据误差从图像上更加直观地中的异常值了解数据变量之间的关系。