基于BP神经网络和多元线性回归的二次反应清洁汽油辛烷值预测，周小伟，杨伯伦，辛烷值代表汽油的抗爆性，是车用汽油重要的质量指标。本文借鉴复杂反应动力学研究中的集总方法，将汽油研究法辛烷值看成汽油链烷

预测金县的房屋销售价格 目的：使用给定的数据集（致力于此回购）建立并运行多元线性回归模型，以预测金县的房屋销售价格。 博客： ： 回购内容 Python模块（在“ module2_scripts”文件夹中） formatter.py-包含检查原始数据格式并执行数据重新格式化的功能。 spacer.py-包含将变量拆分和分类到各自类别（即从属，连续，分类，二进制等）的功能。 cleaner.py-包含用于显示有关数据清理的数据诊断报告并执行清理操作的功能。 preprocessor.py-包含用于转换变量以准备进行建模的功能（例如，对数转换，标准化，一键编码等） grapher.py-包含使用一些静态属性（主要仅用于EDA）绘制图形的功能。 model.py-包含用于构建，测试和验证多元回归模型的功能。 pricer.py-包含使用OLS线性回归模型预测房地产销售价格的功

矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型。该模型兼顾了多元回归分析的非线性特性和神经网络的时序特性,通过具体的实例研究,对比了各种方法的预测结果。结果显示,组合预测的结果与实际有较高的拟合度,可靠性高。

java 实现的一元线性回归、多元线性回归 采用最小二乘法

该数据为信息分析与预测进行一元或多元线性回归所用到的数据，包含厦门2019年的天气数据。

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转载的 多元线性回归.ppt 多元线性回归是简单线性回归的直接推广，其包含一个因变量和二个或二个以上的自变量... 内容安排: 多元线性回归模型与参数估计 回归方程和偏回归系数的假设检验 标准化偏回归系数和确定系数 多元回归分析中的若干问题 回归分析中自变量的选择 多元线性回归分析的作用

Python-Tensorflow2.3.0-多元线性回归预测(学习笔记)，预测数据

最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X，再求该矩阵的转置矩阵（X1），接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积（X2），然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W，求解后分别对应截距b、a1、和a2。可见计算一个矩阵的逆是相当耗费时间且复杂的,而且求逆也会存在数值不稳定的情况。 梯度下降法迭代的次数可能会比较多,但是相对来说计算量并不是很大。且其有收敛性保证。故在大数据量的时候,使用梯度下降法比较好。 梯度下降法 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import

代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。