statsmodels中arima模型的`const`参数并非传统线性回归中的截距，而是模型平稳均值的估计值； […]

本文介绍如何对非网格、非均匀、甚至缺失值的二维散点数据（x, y → z）进行双线性模型 z = a·x + […]

statsmodels中arima模型的`const`参数并非传统线性回归中的截距，而是模型隐含的**平稳均值 […]

本文介绍如何对非网格、不规则分布的二维输入（x, y）与输出（z）数据，使用最小二乘法拟合双线性模型 z = […]

r²分数并非总在0–1之间；当模型拟合效果比简单用均值预测更差时，r²会为负值——这表明当前非线性函数形式或参 […]

r² 分数并非总在 [0, 1] 区间内；当模型拟合效果比“仅预测均值”的基准模型更差时，r² 可为负值，这反 […]

Python从头训练实用AI模型的关键是踩准节奏：先按问题类型选模型（回归/分类），再做数据清洗与特征工程（处 […]

明确任务类型是选择算法的第一步：先确定模型需完成分类、回归、聚类、生成或时间序列预测等任务，再匹配适配的模型家 […]

Python基本功必须过关，重点掌握列表推导式、函数式编程、类与装饰器、异常处理；数学直觉重于公式推导，通过N […]

先打牢Python基础，再学NumPy、Pandas、Matplotlib三库，接着用scikit-learn […]