我现在正在做线性回归分析。输入变量是Size。输出变量是Price。我将这组数据存储在2D数组中。我知道使用NumPy很容易进行分析，但我的教授告诉我只在执行迭代时才使用for循环。。因此，我决定使用以下代码来执行计算：array= theta_room_1
print(
浏览 1提问于2017-02-27得票数 1
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假设我用一个简单的线性回归来拟合一些数据点。现在，我想对几组数据点执行几个联合线性回归。更具体的说，我想要一个参数在所有的拟合之间是相等的，这是这里描述的y轴交集的原理图。
在Google搜索了一段时间之后，我找不到任何Python (Scipy)例程来做这件事，也没有找到任何一般文献，也找不到一个人是如何做到这一点的。理想情况下，我希望不仅在简单
浏览 0提问于2018-12-11得票数 5
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我正在尝试在Python中将线性回归绘制到散点图上。在R中，我将简单地执行以下操作：fit_1 <- lm(medv ~ lstat)abline(fit_1, col = "red")绘图数据
Boston.plot(kind='scat
浏览 12提问于2018-02-08得票数 0
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我正试图将R代码转换为Python，但在复制R{stats}函数时遇到了麻烦，该函数包含“权重”，允许在拟合过程中使用权重。
我的最终目标是使用状态模型库在Python中简单地运行一个加权线性回归。通过搜索Statsmodels问题，我找到了和，这使我认为这在Statsmodels中是不可能的。是否有可能在Statsmodels中向GLM模型添加权重，或者是否有更好的</e
浏览 6提问于2016-11-30得票数 1
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我试图使用python来计算响应数组和一组预测器数组之间的多元线性回归和多重相关性。我看到了一个非常简单的计算多元线性回归的例子，这很容易。但是如何计算与状态模型的多重相关性呢？我想我可以使用rpy和R，但如果可能的话，我更愿意呆在python中。
编辑说明:考虑到如下情况:除了回归系数和其他回归参数外， i还
浏览 2提问于2012-11-19得票数 8
我正在做一个线性回归任务，我只知道简单线性回归的概念，我们给出一个'x‘值，它预测'y’值。或我可以使用LSTM将此问
浏览 3提问于2020-04-21得票数 0
在一组研究人员的帮助下，我们被赋予了一项任务，来衡量人们的行动热情(一个房间或地方对锻炼来说是多么的诱人--例如，健身房)。为了得到客观的结果，我们被要求制作一个测量装置。问题是，善行是很主观的，所以我们做了一些调查。例如，其中一个标准是房间/地方的温度。在进行调查时，我们测量了温度：然后我们测量了温度。我们已经将所有这些信息放入一些电子表格中：在这项调查结束时，我们要求他们给这
浏览 0提问于2015-12-16得票数 2
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我有一组来自实验的5个值，E1，...，E5和来自10000个不同模拟的结果，sim_A_B_C.out。从每个模拟中，我得到S1，...，S5。在bash或python中执行线性回归的最佳方法是什么？我曾经使用<
浏览 3提问于2009-12-29得票数 0
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简单线性回归的循环
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我的数据集中有大量的预测值。我想对每个预测器执行简单的线性回归。所以我做了一个循环。我的代码如下： m = ncol(finalmev) model<- summary(lm(paste("ODR ~", i[[1]]), data=finalmev))
} 然而，在我运行循环<
浏览 35提问于2021-07-02得票数 0
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我想用python计算多元线性回归。我找到了这个用于简单线性回归的代码
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])如何更改代码以获得多个线性回归？
浏览 6提问于2013-07-16得票数 7
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最近，我完成了由安德鲁斯·吴( Andrews Ng )执导的“课程”中的ML课程。这是一个很棒的课程。我一直在用八度音阶完成整个课程。但是，与八度相比，蟒蛇很受欢迎。所以，我现在已经开始学习蟒蛇了。我正在使用python实现线性回归。因为我什么都没做。简单地调用线性回归的预定义函数。但是，在八度音阶中，我经常从头开始编写代码。我必须使用梯度下降
浏览 0提问于2019-04-29得票数 3
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目前，我正在尝试训练一个线性模型，使用python中的sklearn，但不是以均方误差(MSE)作为误差度量，而是使用平均绝对误差(MAE)的。具体而言，我需要一个线性模型，以MAE作为我在大学教授的要求。我研究过sklearn.linear_model.LinearRegression，因为它是OLS回归器，所以它没有提供替代的错误度量。他们都提到了MAE作为错误度量的一部分，但
浏览 2提问于2018-05-17得票数 9
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我正在学习python，我想在.csv数据集上执行一个简单的线性回归。我已经成功导入了数据文件。如果我有8个五年的数据，我想做简单的线性回归，我该怎么做呢？数据是按县/州列出的。所以我的头是县，州，1980,1985等等。感谢任何人的帮助。
浏览 75提问于2018-08-11得票数 -2
我计算了两种证券收益的最小方差对冲比率(MVHR)：
import numpy as npcov_denom =sm.OLS(indexRets, secRets).fit()
beta = o
浏览 1提问于2014-07-16得票数 0
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Python中的简单线性回归
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我试图实现这个算法来查找单变量的截距和斜率：下面是我的Python代码，用于更新Intercept和斜率。但它并不是趋同的。RSS是随着迭代而不是减少而增加的，经过一些迭代之后，它就变得无限了。我没有发现任何实现algorithm.How的错误--我能解决这个问题吗？我也附上了csv文件。这是密码。
浏览 5提问于2016-01-10得票数 23
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我试图一次对一个预测变量运行线性回归，然后创建一个数据，使用for循环保存所有单变量线性回归结果(即变量名，p_value)。下面是我在python中的回归代码(X_data有所有的预测变量，y_data有目标变量：for column in X_Data:
浏览 2提问于2021-10-06得票数 1
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据我所知，多项式回归是回归分析的一种特殊类型，它比线性回归更复杂。有没有可以做到这一点的python模块？我在matplotlib、scikit和numpy中查找过，但只能找到线性回归分析。并且可以计算出非线性直线的相关系数？
浏览 4提问于2015-07-14得票数 11
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我有一个包含50多个列的数据集，我试图在Python中找到一种方法，在每个变量组合之间建立一个简单的线性回归。这里的目标是找到一个进一步深入我的分析的起点(即，我将更深入地研究那些具有某种意义的R平方的对)。
我已经把所有的列都放在了一个numpy数组的列表中。我怎么能在每个组合之间做一个简单的线性回归
浏览 3提问于2021-12-05得票数 0
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