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山西营销型网站建设外包公司是正规公司吗

山西营销型网站建设,外包公司是正规公司吗,工程公司起名大全免费,购物网站建设比较好的1 统计指标 随机变量XXX的理论平均值称为期望: μE(X)\mu E(X)μE(X)但现实中通常不知道μ\muμ, 因此使用已知样本来获取均值 X‾1n∑i1nXi.\overline{X} \frac{1}{n} \sum_{i 1}^n X_i. Xn1​i1∑n​Xi​.方差variance定义为: σ2E(∣X−μ∣2).\sigma^2 E(|…

1 统计指标

  • 随机变量XXX的理论平均值称为期望: μ=E(X)\mu = E(X)μ=E(X)
  • 但现实中通常不知道μ\muμ, 因此使用已知样本来获取均值
    X‾=1n∑i=1nXi.\overline{X} = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^n X_i. X=n1i=1nXi.
  • 方差variance定义为:
    σ2=E(∣X−μ∣2).\sigma^2 = E(|X - \mu|^2). σ2=E(Xμ2).
  • 用已知样本的数据来代替:
    S2=Var(X)=1n∑i=1n(Xi−μ)2.S^2 = Var(X) = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^n (X_i - \mu)^2. S2=Var(X)=n1i=1n(Xiμ)2.
  • 由于μ\muμ未知, 使用贝塞尔校正:
    S2=Var(X)=1n−1∑i=1n(Xi−X‾)2.S^2 = Var(X) = \frac{1}{n - 1} \sum_{i = 1}^{n} (X_i - \overline{X})^2. S2=Var(X)=n11i=1n(XiX)2.
  • 原因: 在已知数据上, 使用X‾\overline{X}X获得的结果一般更小:
    ∑i=1n−1(Xi−X‾)2≤∑i=1n−1(Xi−μ)2.\sum_{i = 1}^{n - 1} (X_i - \overline{X})^2 \leq \sum_{i = 1}^{n - 1} (X_i - \mu)^2. i=1n1(XiX)2i=1n1(Xiμ)2.
  • 更多解释: https://www.zhihu.com/question/20099757
  • 标准差:
    σX=S=Var(X).\sigma_X = S = \sqrt{Var(X)}. σX=S=Var(X).

偏差与方差:
在这里插入图片描述

  • 方差(again)
    Var(X)=σX2=1n−1∑i=1n(Xi−X‾)(Xi−X‾).Var(X) = \sigma_X^2 = \frac{1}{n - 1} \sum_{i = 1}^{n} (X_i - \overline{X})(X_i - \overline{X}). Var(X)=σX2=n11i=1n(XiX)(XiX).
  • 协方差
    Cov(X,Y)=1n−1∑i=1n(Xi−X‾)(Yi−Y‾).Cov(X, Y) = \frac{1}{n - 1} \sum_{i = 1}^{n} (X_i - \overline{X})(Y_i - \overline{Y}). Cov(X,Y)=n11i=1n(XiX)(YiY).
  • Pearson相关系数
    Corr(X,Y)=ρX,Y=Cov(X,Y)σXσY.Corr(X, Y) = \rho_{X, Y} = \frac{Cov(X, Y)}{\sigma_X \sigma_Y}. Corr(X,Y)=ρX,Y=σXσYCov(X,Y).

2 线性回归

2.1 回归任务

分类与回归

  • 分类任务预测类别,即是/否等离散值:如是否生病;
  • 回归任务预测实型值:如气温

拟合空间中的点 (注意数据点没有类别标记, 输出也占一维):

  • 一个条件属性:直线;
  • 两个条件属性:平面;
  • 更多条件属性:超平面.

拟合线:
在这里插入图片描述

3 局部线性回归

4 岭回归

5 Lasso回归

6 小结

http://www.tj-hxxt.cn/news/25500.html

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