regression modeling strategies pdf 微盘
时间: 2023-11-08 07:02:34 浏览: 39
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《Regression Modeling Strategies》是一本由Frank E. Harrell Jr.编写的统计学书籍,介绍了回归建模的策略和方法。该书主要关注在回归建模中如何选择适当的变量、构建有效的模型和进行结果解释。通过使用统计软件R来展示实际应用的例子,本书旨在帮助读者掌握回归建模的技巧和策略。
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回归是一种用于预测数值型目标值的方法。在回归中,我们通过建立一个回归方程来确定回归系数,然后将输入值代入回归方程中,计算得到预测值。线性回归是回归的一种常见方法,它通过将输入项分别乘以一些常量,再将结果加起来得到输出。线性回归的目标是找到最佳拟合直线,使得预测值与实际值之间的均方误差最小化。然而,线性回归可能会出现欠拟合现象,为了降低预测的均方误差,可以使用局部加权线性回归(LWLR)等方法引入一些偏差。[1][2][3]
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symbolic regression是一种机器学习技术,旨在发现指定输入和输出之间的函数关系。这本书系统地介绍了symbolic regression的原理、算法和应用。首先,书中详细解释了symbolic regression的基本概念和数学原理,包括遗传编程、基因表达式编程等常用的算法。其次,书中还介绍了symbolic regression在不同领域的应用,如生物信息学、金融、工程等,并且结合了大量的案例分析和实际问题求解,使读者更好地理解和应用symbolic regression。最后,书中还介绍了symbolic regression的发展趋势和未来可能的研究方向,为读者提供了更广阔的学术视野。
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