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    Python实现最小二乘法

    上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。 王松桂老师《线性统计模型——线性回归与方差分析》一书中例3.1.3。...画散点图 创建一个DataTemp的文件夹,在其中分别创建"data"、"demo"文件夹用于存放数据文件、Python程序文件。...数据导入Excel后 创建Python文件:”leastsquare.py“。在文件头加入utf-8编码的说明以支持中文字符,然后添加必要的注释。...一元线性回归模型 我们使用最小二乘法估算出α、β即可求出经验回归方程。 ?...经验模型的效果 可以使用下面的代码打印经过最小二乘运算后的经验模型。

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    最小二乘回归的Python实现

    因此,私募云通将在接下来一段时间内,推出《用Python玩转统计模型》系列,用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。 赶快转发,让更多小伙伴知道这个消息吧! 什么是OLS回归?...最常见的拟合方法是最小二乘法,即OLS回归。它时刻关注着实际测量数据,以及拟合直线上的相应估计值,目的是使二者之间的残差有最小的平方和。...即: 为了使残差的平方和最小,我们只需要分别对a、b求偏导,然后令偏导数等于0。立即推出a、b值: 总之,OLS回归的原理是,当预测值和实际值距离的平方和最小时,我们就选定模型中的参数。...利用Python实现OLS回归 数据简介 我们以鹏华资产-清水源(JR000001)为例,对该基金近两年的周频复权累计净值收益率关于沪深300指数和中证500指数的收益率进行简单的ols回归。...在后续报告中,私募云通小伙伴继续带您用python玩转各种统计模型,敬请期待。

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    最小

    反之,如果父节点的键值总是小于等于任何一个子节点的键值,那么这时称之为最小堆或者小顶堆。...最大堆算法如下(最小堆与之类似,不在此赘述): //最大堆的插入操作 bool Insert(int num){ //最大堆已满则无法插入 if(this->IsFull()){ return...return true; } ---- 删除操作 算法如下: 1)如果堆为空,那么不能进行删除 2)否则,首先保存根节点的键值,之后用最后一个结点来代替根节点,对堆进行相应的调整使之称为最大堆或者最小堆...3)遍历整个堆,找到左右孩子中的最大值(最小值),之后与根节点进行比较,如果根结点小于(大于)左右孩子中则把根结点下移。如果根结点大于等于(小于等于)则跳出循环。

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    Python数学计算工具5、Python求最最小公倍数

    最小公倍数百度解析: 两个或多个整数公有的倍数叫做它们的公倍数,其中除0以外最小的一个公倍数就叫做这几个整数的最小公倍数。...整数a,b的最小公倍数记为[a,b],同样的,a,b,c的最小公倍数记为[a,b,c],多个整数的最小公倍数也有同样的记号。 与最小公倍数相对应的概念是最大公约数,a,b的最大公约数记为(a,b)。...6与9的最小公倍数是:18,也就是6*9=54/3=18,这里为什么要除以3呢,因为是最小公倍数,需要除以咱们上篇文章【 Python数学计算工具4、Python求最大公约数】的最大公约数来计算,由于咱们算过了我就不重复了...\Python39\Lib -i D:\save\study\python\pythonProject\python.ico demo5.py -n "两个数的最小公倍数" 可以看到我使用了2个绝对路径...,绝对路径1是Python环境的包所在的位置,如果包不全的话需要自己通过pip进行下载,建议修改完镜像位置再下载。

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    Python最小化预测函数的参数

    Python 中,最小化预测函数的参数通常涉及使用优化算法来调整模型的参数,以减少预测误差。下面介绍几种常见的方法来实现这一目标,主要使用 scipy 和 numpy 库。...1、问题背景我正在尝试通过解决自己想出的问题来学习Python,我需要一些帮助来了解如何传递函数。...具体来说,我想编写一个函数minimize(args*),它接受一个预测函数、一个误差函数、一些训练数据,并使用一些搜索/优化方法(例如梯度下降)来估计并返回k1和k2的值,以最小化给定数据错误?...使用优化算法来找到一组参数值,从而最小化误差函数。...接下来,我们使用scipy.optimize.minimize()函数来找到一组参数值,从而最小化误差函数。最后,我们打印出最佳参数值。选择适合的方法取决于你的具体需求和模型的复杂性。

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