大数据技术直线拟合过程的推导 如何入门大数据（数据挖掘方面）？

线性拟合的相关系数 假设点是(x1，y1)，(x2，y2)，.，(xn，yn)，那么线性拟合公式的相关系数为b=(n(x1y1+x2y2+.+xnyn)-(x1+.+x2)(y1+.+yn))/(n(x1^2+x2^2+.+xn^2)-(x1+.+x2)^2)，a=(y1+.+yn)/n-b*(x1+.+x2)/n.因为求和号不好打，所以用长式子代替，见谅.学大数据需要具备什么？ 大数据这门技术容易上手吗？需要有数学英语的基础吗？它又和Java有什么关系？如果是初步自学要从何开始？线性回归方程a，b系数的推导过程 我们假设测定的时候，横坐标没有误差（自己设计的样品，认为没有误差），所以认为误差完全出现在纵坐标上，即测定值上。所以只要求出拟合直线上的点e5a48de588b67a686964616f31333332393531和样品纵坐标值的距离的最小值，就好了。就认为这个直线离所有点最近。设回归直线为y=mx+b。任意一点为(Xi，Yi)，i是跑标，表示任意一个值。即求点(Xi，Yi)到与该点横坐标相同的拟合直线上的点(Xi，mXi+b)距离的最小值。所以距离为纵坐标相减，即d=|Y-Yi|=|mXi+b-Yi|。绝对值不好算，就换成平方。有d^2=(mXi+b-Yi)^2。现在把所有的距离相加。即Σ（i=1，n)，从1开始，加到第n个，(我就不写了太费劲)。Σd^2=Σ(mXi+b-Yi)^2。把d^2分别对m和b求偏导，因为你应该学过，最小值时候，导数应该等于0。对m求，m即斜率，认为斜率是变量，其他都看成常量。Σ[2*(mXi+b-Yi)Xi]=0，展开得mΣXi^2+bΣXi-ΣXiYi=0，解出b=(ΣYi-mΣXi)/n，n表示一共多少个点，就是代数预算，自己试试。对b求偏导，Σ[2*(mXi+b-Yi)*1]=0，解出mΣXi+nb=ΣYi联立方程，解出m和b。有，m=(nΣXiYi-ΣXiΣYi)/(nΣXi^2-(ΣXi)^2)b=(ΣYi-mΣXi)/n因为求和的ΣXi等于n乘以平均数。所以继续变形，就有hjg3604第。大数据风控用了什么模型？有效性如何？ 本题已加入知乎圆桌？欢迎来到风控时代，更多「风险控制」讨论欢迎关注。本题亦加入知乎圆桌？金融科…机器学习是什么 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，。如何入门大数据（数据挖掘方面）？ 1、目前在职，工作和大数据不相关，但对大数据（数据挖掘方面）很感兴趣，想通过几年的时间学习准备，以…

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