基于池的无监督线性回归主动学习
基于池的无监督线性回归主动学习。在机器学习任务中，往往需要大量的有标签训练数据以获得更好的性能。但是，在许多实际应用场景中，获取未标注的数据相对容易，标注过程却很困难，通常需要投入大量的时间和经济成本。例如：...
基于池的无监督线性回归主动学习。在机器学习任务中，往往需要大量的有标签训练数据以获得更好的性能。但是，在许多实际应用场景中，获取未标注的数据相对容易，标注过程却很困难，通常需要投入大量的时间和经济成本。例如：...
SPSS：线性回归、logistic回归、Cox比例风险模型三大回归的基本应用条件。线性回归，一般应用于回归分析的Y，也就是结局变量(反应变量)是定量数据；logistic回归则可以是二分类、无序多分类和有序多分类；Cox比例风险模型结局变量两个，分别是生存时间(定量)与预后结局(二分类)。自变量方面，三种方法有相似又不同的要求。线性回归：总体上是LINE的要求，也就是线性、正态性、方差齐性、独立性。...
线性回归分析的思路梳理：简单线性回归，1 根据研究目的确定因变量和自变量。2 判断有无异常值。3 判断数据是否满足简单线性回归假设条件。第一，线性(linear)，因变量与自变量呈线性关系，通过绘制散点图判断。第二，独立性(independent)，任意两个观察值之间相互独立。第三，残差正态性(normal)，随机误差近似正态性，可通过直方图或者P-P图判断残差是否符合正态分布。...
SPSS统计中多重线性回归、Logistic回归及Cox回归的联系与区别。如何区分常见回归模型?在什么情况下，应该用什么回归模型呢? 本文将汇总三种最常用的回归模型：多重线性回归、Logistic回归、Cox回归，更直接比较它们间最基本的联系与区别。...
常用回归模型多重线性回归、Logistic回归及Cox回归的联系与区别。如何区分常见的回归模型呢?在什么情况下，应该用什么回归模型呢? 本文将汇总分析三种最常用回归模型：多重线性回归、Logistic回归、Cox回归，更直接比较它们间最基本的联系与区别。...
我们在进行多重线性回归分析时，往往需要选择自变量的筛选方法，如进入法、前进法、后退法和逐步法等。这些方法之间有什么区别呢?它们是如何工作的呢，本文就来跟大家聊聊这一问题。 ...
多因素线性回归是我们在临床研究中经常用到的，在做完回归后大家往往喜欢问这些影响因素中谁的影响效应最大呢?同时，在SPSS线性回归分析的结果中有标准化回归系数这一列，这一列又是用来做什么的呢?本文就跟大家一起来讨论这一问题。...
SPSS实操：一元线性回归。数据录入SPSS(如上图)，线性相关的开始一定是散点图，选择图形→旧对话框→散点图，结果提示似乎存在线性关系，但是好像不是很明显，好的，至少没有否定，继续。...
在多重线性回归模型中，我们采用的是普通最小二乘法(Ordinary Least Square，OLS)来对参数进行估计，即要求每个观测点的实际值与预测值之间的残差平方和最小，对于模型中的每个观测点是同等看待的，残差满足方差齐性的假设。...
回归分析是通过建立统计模型研究变量间相关关系的密切程度、结构状态、模型预测的一种有效工具。一元线性回归是描述两个变量之间统计关系的最简单的回归模型。...
利用SPSS进行逐步回归分析，首先碰到的问题是如何确定自变量。通常是根据所研究的问题，结合经济理论，罗列出对因变量可能有影响的一些因素作为自变量。...
线性回归模型简介 相关分析与回归分析的联系与区别。本节考察两个连续变量间的联系。通过回归方程解释两变量之间的关系显得更为精确。另外，通过回归方程还可以进行预测(y)和控制(x)。...
在回归分析中，只有一个自变量的回归分析，称为一元回归;多于一个自变量的回归分析，称为多元回归。在做线性回归分析之前需要先做散点图，如果散点图不呈现线性关系，则不能做线性回归。...