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    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。...因此,它需要一种特殊的非线性回归过程估计方法。 存在许多不同的回归,可用于拟合数据集的外观。你可以在这里看到二次和三次回归线,它可以无限延伸。...什么是非线性回归? 首先,非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系建模的方法。 其次,对于一个被认为是非线性的模型,Y必须是参数Theta的非线性函数,不一定是特征X。...也就是说,在非线性回归中,模型在参数上是非线性的。与线性回归相比,我们不能使用普通的最小二乘法来拟合非线性回归中的数据。一般来说,参数的估计并不容易。 让我在这里回答两个重要的问题。...此外,您可以计算自变量和因变量之间的相关系数,如果所有变量的相关系数为 0.7 或更高,则存在线性趋势,因此不适合拟合非线性回归

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    python logistic回归

    非线性回归--自变量因变量非线性关系,函数变换为线性关系,或非线性最小二乘方法求解。 logistic回归--因变量一般有1和0两种取值,将因变量的取值范围控制再0-1范围内,表示取值为1的概率。...一般自变量和因变量之间存在线性关系的时候,就可以用线性回归的方法,而两者之间呈现的是某种曲线特性时,就用非线性回归,当自变量之间出现多重共线时,用最小二乘估计的回归系数不准确,则主要用岭回归和主成分回归法...此处的logistics回归属于概率性非线性回归,对于二分类问题,y只有是否两个值,1和0,在自变量x1,x2,x3作用下y取值为是的概率为p,取值为否的概率为1-p。

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