matlab知识引例学习一元回归模型、多元线性回归模型和回归分析(附matlab分析源代码) 课题中针对《钢材消费量与国民收入的关系》和《某建材公司的销售量因素分析》做了实例分析和代码实现,做了比较详细和全面的分析讲解。 希望对需要的小伙伴有帮助。
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(2)用F分布检验两个回归模型是否有显著差异。 *
2023-05-17 17:23:44 1.41MB 时间序列
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文章应用股市中三个具有典型意义的技术指标,RSTKDJ和5日平均线建立了非线性回归预测模型,对股票的价格走势进行了短期预测。所建立的回归模型对预测某些股票的短期价格趋势提供了参考,具有一定的理论价值和实际应用价值。
2023-03-20 13:15:28 2.06MB 自然科学 论文
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基于波士顿房价数据集,分别使用LinearRegressio,Lasso,ridge, Elastic net线性回归模型进行房价预测,对比模型优劣。适用于建模竞赛的模型选择与调参。 可在博主的机器学习算法专栏中找到对代码的逐句讲解。
2023-03-19 21:28:16 2KB 线性回归 机器学习
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概括为量化分析洞庭湖湖区工业产值、总人口数、捕鱼量、降雨量这四个影响因素对湖水中污染物的影响力。将四个因素设为自变量,通过regress函数对其进行多元线性回归分析,得出多元线性回归函数,再将结果与原始数据进行误差分析,并进行优化。
2023-03-07 16:12:17 55KB matlab
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在 python 中用 scikit-learn 库的 LogisticRegression 模型来实现逻辑回归。首先,自定义一组训练数据,包括输入特征和目标变量;然后,使用 LogisticRegression 类的 fit() 方法来训练模型。最后,用 predict() 方法来进行预测一组输入数据的结果。
2023-03-02 15:48:11 368B 逻辑回归
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BigMart销售预测 BigMart销售数据集包含2013年销售数据,这些数据来自不同城市的10个不同网点的1559种产品。 以下项目的目标是建立一个回归模型,以预测下一年在10个不同的BigMart网点中每种1559产品的销售情况。 BigMart销售数据集还包含每个产品和商店的某些属性。 此模型可帮助BigMart了解在增加整体销售额中起重要作用的产品和商店的属性。 该项目由Harsh Nagoriya自豪地创建。
2023-02-27 02:56:28 1.26MB JupyterNotebook
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构造了基于小波系数的多变点检测算法,该算法可应用于非参数回归模型多变点检测.渚河水文时间序列实例分析结果表明,检测的结果与实际情况相符合.该方法不需要对时间序列做任何参数化的假定便能方便地检测出变点的位置,同时还能够给出变点个数的估计.
2023-02-24 12:11:42 968KB 工程技术 论文
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The dataset contains Number of Air passengers of each month from the year 1949 to 1960. We can use this data to forecast the future values and help the business. https://www.kaggle.com/datasets/abhishekmamidi/air-passengers
2023-02-22 16:38:13 27.66MB python
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