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池化模型摘要不显示R平方或调整后的R平方

池化模型摘要是一种用于数据分析和预测的统计模型。它的主要目的是通过对数据进行汇总和摘要，提供对数据集的简洁描述和理解。池化模型摘要通常不显示R平方或调整后的R平方，因为这些指标主要用于评估线性回归模型的拟合程度，而不适用于池化模型。

池化模型摘要的分类可以根据不同的应用场景和数据类型进行划分。常见的池化模型摘要包括描述性统计、聚类分析、主成分分析、因子分析等。这些模型可以帮助我们从大量的数据中提取关键信息，发现数据的模式和结构。

池化模型摘要的优势在于它能够简化复杂的数据集，提供对数据的高级摘要和概括。通过使用池化模型摘要，我们可以更好地理解数据的特征和趋势，从而支持决策和预测分析。

在实际应用中，池化模型摘要可以广泛应用于各个领域。例如，在金融领域，池化模型摘要可以用于风险评估和投资组合管理；在市场营销领域，池化模型摘要可以用于客户细分和市场定位；在医疗领域，池化模型摘要可以用于疾病预测和诊断支持等。

腾讯云提供了一系列与池化模型摘要相关的产品和服务，例如数据分析与挖掘平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）、人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）等。这些产品和服务可以帮助用户快速构建和部署池化模型摘要，实现数据的高效分析和应用。

总结起来，池化模型摘要是一种用于数据分析和预测的统计模型，通过对数据进行汇总和摘要，提供对数据集的简洁描述和理解。它的优势在于简化复杂的数据集，支持决策和预测分析。腾讯云提供了相关产品和服务，帮助用户实现高效的数据分析和应用。

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6.数据分析(1) --描述性统计量和线性回归(2)

当拟合的模型适合数据时，残差接近独立随机误差。即，残差分布不应该呈现出可辨识的模式。利用线性模型产生拟合需要尽量减小残差平方和。该最小化的结果即为最小二乘拟合。...拟合优度的一个度量是决定系数或 R2。该统计量表明通过拟合模型得到的值与模型可预测的因变量的匹配程度。...拟合模型的残差方差定义 R2： R2 = 1 – SSresid / SStotal SSresid 是与回归的残差的平方和。SStotal 是与因变量均值的差的平方和（总平方和）。...您可获得更接近数据的拟合，但代价是模型更为复杂，此时需要对该统计量R2进行改进，调整 R2 中包括了一项对模型中项数的罚值。因此，调整 R2 更适合比较不同的模型对同一数据的拟合程度。...此外，虽然基本拟合工具生成的多项式回归模型的 R2 值始终在 0 和 1 之间变动，但某些模型的调整 R2 可能为负值，这表明该模型的项太多。

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【翻译】An overview of gradient descent optimization algorithms

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