回归分析

我发现了一个很有意思的例子，是关于识别某制造厂的主要能源使用来源。  什么时候适合使用逐步回归？ 当您有许多变量并且想确认有用的预测变量子集时，逐步回归就是一种合适的分析方法。在 Minitab 中，标准的逐步回归程序每次都只添加和删除一个预测变量。当模型中未包含的所有变量的 p 值都大于指定的入选用 Alpha 值，且模型中所有变量的 p 值都小于或等于指…

可靠产品设计的5项技术04-验证和改进可靠性

在进行回归分析、实验设计分析过程中，我们在得到回归模型后需要进行“残差分析”。

预估基准可靠性将帮助我们集中精力进行可靠性分析，确定必要的故障预防措施，以及确定潜在的成本和收益。

通过验证任何一个关键检查点来估计可靠性风险。

惊闻英国著名统计学家 David Cox 去世，享年 97 岁，老爷子因提出Cox回归模型而广为人知，今天带大家来了解一下Cox回归。

了解机器学习中的不同回归类型，包括线性回归和逻辑回归；每种回归技术都有自己的回归方程和回归系数；我们在本文中介绍了 7 种不同的回归类型。

数据挖掘（Data mining）一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息和知识的过程。简单地说就是，在大型数据库中，自动发现有用信息的过程，加以分析。

如何为特定的问题选择合适的算法

2017年末，吴恩达创办Landing AI，自此投身于向传统行业布道AI技术的事业中。在2019世界人工智能大会期间，他接受了界面新闻记者专访，与我们聊了聊传统行业拥抱AI的机遇及挑战。

在企业中实现商业智能不仅仅是简单地上一套系统、收集数据, 而是将这些数据转换为可操作的业务方案。

那你知道支撑大数据和算法科技的，是哪一门学科呢？可能你也想到了，对，就是专门处理数据的统计学。

“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！

使用R进行统计分析——回归分析。

今天，我们来了解一下Excel中的回归分析内容。