摘要：
线性规划的一般形式 数学规划的分类 1、线性规划：如果目标函数f（x）的约束条件均是决策变量的线性表达式、 2、非线性规划：当目标函数f（x）或者约束条件中有一个是决策变量x的非线性表达式。 3、整数规划：一类要求变量取整数值的数学规划。线性整数规划 4、0-1规划:整数变量的取值只能为0和1 线性 阅读全文
posted @ 2021-09-03 21:44
⭐⭐-fighting⭐⭐
阅读(464)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
⭐找到最合适的模型进行操作 1、虚拟变量 2、两种二分类方法都用上 3、正确率过高可能存在过拟合情况 4、分测试组和实验组继续拟合（交叉分析） 阅读全文
posted @ 2021-09-03 19:33
⭐⭐-fighting⭐⭐
阅读(90)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
LDA(Linear Discriminant Analysis)是一种经典的线性判别方法，又称Fisher判别 分析。该方法思想比较简单:给定训练集样例，设法将样例投影到一维的直线 上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。 核心问题：找到线性系数向量 结果分析 Fisher 阅读全文
posted @ 2021-09-03 19:10
⭐⭐-fighting⭐⭐
阅读(394)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
数据预处理（生成虚拟变量） 对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理。 把y看成事件发生的概率，y>0.5表示发生；y<0.5表示不发生 线性概率模型（Linear Probability Model，简记LPM）直接用原来的回归模型进行回归 限制条件（两点分布--伯努利分布） 连接 阅读全文
posted @ 2021-09-03 16:30
⭐⭐-fighting⭐⭐
阅读(558)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
检验多重共线 如果发现存在多重共线性，可以采取以下处理方法。 (1)如果不关心具体的回归系数，而只关心整个方程预测被解释变量的能力，则通常可以不必理会多重共线性（假设你的整个方程是显著的）。这是因为，多重共线性的主要后果是使得对单个变量的贡献估计不准，但所有变量的整体效应仍可以较准确地估计。 (2) 阅读全文
posted @ 2021-09-03 14:28
⭐⭐-fighting⭐⭐
阅读(1039)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号