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數(shù)學(xué)建模常用模型——回歸

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了數(shù)學(xué)建模常用模型——回歸。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

? ? ? ? 今天我們來(lái)介紹一下回歸?;貧w在百度百科里面的定義是:回歸是一種數(shù)學(xué)模型,研究一組隨機(jī)變量(Y1 ,Y2 ,…,Yi)和另一組(X1,X2,…,Xk)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法,又稱(chēng)多重回歸分析。通常Y1,Y2,…,Yi是因變量,X1、X2,…,Xk是自變量?;貧w主要的種類(lèi)有:線性回歸、曲線回歸、logistic回歸等等。下面我們簡(jiǎn)單敘述一下這幾種回歸。

?

線性回歸/曲線回歸

一元:

對(duì)于一元線性回歸而言,本質(zhì)都是依據(jù)最小二乘法原理,擬合得到函數(shù)y=ax+b的參數(shù)a和b,使其值與實(shí)際值的殘差平方和最小(這里殘差平方和函數(shù)也叫做代價(jià)函數(shù)或者損失函數(shù),可以理解為一個(gè)衡量參數(shù)好壞的目標(biāo)函數(shù)),這里就不詳細(xì)介紹了。曲線回歸也同樣,設(shè)好要回歸的曲線,根據(jù)最小二乘法原理求得參數(shù)。

下面是matlab一元線性回歸示例,可以使用內(nèi)置函數(shù)regress、LinearModel等進(jìn)行回歸分析:

回歸模型,回歸,大數(shù)據(jù),算法

?

說(shuō)到這里有必要提一下擬合和回歸的區(qū)別——擬合的概念更廣泛,擬合包含回歸,還包含插值和逼近。擬合是一種數(shù)據(jù)處理的方式,不特指哪種方法.簡(jiǎn)單的說(shuō)就是你有一組數(shù)據(jù),覺(jué)得這組數(shù)據(jù)和一個(gè)已知的函數(shù)(這個(gè)函數(shù)的參數(shù)未定)很相似,為了得到最能表示這組數(shù)據(jù)特征的這個(gè)函數(shù),通過(guò)擬合這種方式(具體的數(shù)學(xué)方法很多)求得文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-595627.html

到了這里,關(guān)于數(shù)學(xué)建模常用模型——回歸的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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