回归平方和 ESS,残差平方和 RSS,总体平方和 TSS
https://zhidao.baidu.com/question/565190261749684764.html
回归平方和 ESS,残差平方和 RSS,总体平方和 TSS
总变差 (TSS):被解释变量Y的观测值与其平均值的离差平
方和(总平方和)(说明 Y 的总变动程度)解释了的变差 (ESS):被解释变量Y的估计值与其平均值的
离差平方和(回归平方和)剩余平方和 (RSS):被解释变量观测值与估计值之差的平方
和(未解释的平方和)他们的关系是TSS=RSS+ESS
TSS: Total Sum of Squares 总离差平方和/总平方和
ESS: Explained Sum of Squares 回归平方和/解释平方和
RSS: Residual Sum of Squares 残差平方和
回归平方和 ESS,残差平方和 RSS,总体平方和 TSS的更多相关文章
- 费马平方和定理&&斐波那契恒等式&&欧拉四平方和恒等式&&拉格朗日四平方和定理
费马平方和定理 费马平方和定理的表述是:奇素数能表示为两个平方数之和的充分必要条件是该素数被4除余1. 1. 如果两个整数都能表示为两个平方数之和的形式,则他们的积也能表示为两个平方数之和的形式. $ ...
- 岭回归和lasso回归(转)
回归和分类是机器学习算法所要解决的两个主要问题.分类大家都知道,模型的输出值是离散值,对应着相应的类别,通常的简单分类问题模型输出值是二值的,也就是二分类问题.但是回归就稍微复杂一些,回归模型的输出值 ...
- 在线场景感知:图像稀疏表示—ScSPM和LLC总结(以及lasso族、岭回归)
前言: 场景感知其实不分三维场景和二维场景,可以使用通用的方法,不同之处在于数据的形式,以及导致前期特征提取及后期在线场景分割过程.场景感知即是场景语义分析问题,即分析场景中物体的特征组合与相应场景的 ...
- ML之多元线性回归
转自:http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2009/01/07/1361287.html 1.多元线性回归模型 假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系, ...
- sklearn_线性回归
1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, n ...
- SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析
多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程 为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该为: 上图中的 x ...
- L1,L2范数和正则化 到lasso ridge regression
一.范数 L1.L2这种在机器学习方面叫做正则化,统计学领域的人喊她惩罚项,数学界会喊她范数. L0范数 表示向量xx中非零元素的个数. L1范数 表示向量中非零元素的绝对值之和. L2范数 表 ...
- 线性回归 Linear Regression
成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test err ...
- <转>机器学习系列(9)_机器学习算法一览(附Python和R代码)
转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更 ...
随机推荐
- border-radius 如何计算
1.使用px: 圆的半径是那个px值大小 用这个圆放到div的角上去切割div 2.使用%: 如果长度和宽度一样 圆的半径是长度乘这个百分比得到的结果 如果长度和宽度不一样 产生的效果是宽高乘以百分数 ...
- Spring MVC 向页面传值-Map、Model和ModelMap https://www.cnblogs.com/caoyc/p/5635878.html
Spring MVC 向页面传值-Map.Model和ModelMap 除了使用ModelAndView方式外.还可以使用Map.Model和ModelMap来向前台页面创造 使用后面3种方式,都是在 ...
- 转 linux查看文件前几行和后几行的命令
可以使用head(查看前几行).tail(查看末尾几行)两个命令.例如:查看/etc/profile的前10行内容,应该是:# head -n 10 /etc/profile查看/etc/profil ...
- Monte Carlo Policy Evaluation
Model-Based and Model-Free In the previous several posts, we mainly talked about Model-Based Reinfor ...
- 应用安全 - 代码审计 - PHP
RCE RCE函数 eval.preg_replace + /e模式.assertJavascript:evalVbscript: Execute.EvalPython:exec <?php i ...
- 应用安全-web安全-WebShell整理
shellcode.aspx <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" Inherits="S ...
- layer.msg()自动关闭后刷新页面
layer.msg("2秒就消失哦", { time: 2000 }, function () { window.location.href ...
- js 正则整理
//严格验证身份证格式方法function idCardNo(value){ //验证身份证号方法 var area = { 11: "北京", 12: "天津" ...
- MongoDB查询系统
首先,我们先向集合(collections)中添加测试文档(documents).如下: > for(i=1;i<=5;i++) db.test.insert({x:i,y:i*i,z:6 ...
- HDFS中NameNode和Secondary NameNode工作机制
NameNode工作机制 0)启动概述 Namenode启动时,首先将映像文件(fsimage)载入内存,并执行编辑日志(edits)中的各项操作.一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像,则创建一个 ...