C#多元线性回归的代码 需要的同学可以参考参考

C++实现多元线性回归 可任意指定几元 根据输入的数据矩阵，和给定的回归元数，训练给出回归方程式

解多元线性方程组，c++代码编写，包含全部源代码。

经典多元回归分析不能实时跟踪响应变量的动态变化，而且样本中少量病态数据的出现影响拟合效果。针对该问题，运用灰色组合预测方法剔除了自变量观察数据中的噪声污染，对传统的多元线性回归分析方法进行了改进，建立了灰色组合多元线性回归分析模型。最后，通过实例说明模型具有较高的预测精度。

基于jupyter notebook的python编程—–利用梯度下降算法求解多元线性回归方程，并与最小二乘法求解进行精度对比目录一、梯度下降算法的基本原理1、梯度下降算法的基本原理二、题目、表格数据、以及python环境搭建1、多元线性回归分析求解题目2、准备的多元线性回归方程的变量的表格数据3、搭建python环境三、梯度下降算法求解多元线性回归的方程的python代码实现1、导入基本库、数据，并为变量赋值2、定义系数初始值以及学习率和迭代次数3、定义最小二乘法函数-损失函数（代价函数）4、定义梯度下降算法求解线性回归方程系数python函数5、代用函数，进行系数求解，并打印6、画出回归方

基于MATLAB的多元非线性回归模型学习资料

数学建模中,关于多元线性回归模型的解题方法和求解过程

针对徐州雾霾情况，通过搜集徐州市2017年365天的日空气质量指数AQI数据，其9个相关影响变量数据（包括风力，机动车保有量，火电厂、炼钢厂、炼焦厂平均各排口每小时各主要污染物的排放量），在MATALB中采用多元线性回归方法建立了模型、参数估计和模型检验，并在已得模型的基础上剔除不显著的变量和样本异常值,经过两次改进，由九元线性模型简化为四元线性模型。通过拟合优度检验、显著性检验、多重共线性诊断和异常值残差诊断后，绘制出拟合对比图，验证了所得四元线性回归模型的准确性和实用性。

数据科学迷你项目 决策树回归，随机森林和多元线性回归的精度比较 风险资本家雇用您来预测一家初创公司的利润。 因此，您必须处理一个数据集，该数据集包含50个创业公司的详细信息，并根据某些功能预测新创业公司的利润。 根据您的决定和预测，是否应该投资特定的创业公司。 数据集包含以下字段：研究与发展趋势-研发管理支出总额-行政管理支出支出总额-营销市场支出总额-创业公司运营的州利润-获利启动 在应用机器学习算法之前，您必须执行以下任务：1）处理缺失值2）准备数据进行训练和测试3）应用决策树算法训练模型4）应用随机森林回归算法训练模型5）比较线性回归的精度。

多元线性回归模型 回归模型的矩阵表达式： Y=X+U