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由于Relief算法比较简单，运行效率高，并且结果也比较令人满意，因此得到广泛应用，但是其局限性在于只能处理两类别数据，因此1994年Kononeill对其进行了扩展，得到了ReliefF作算法，可以处理多类别问题。该算法用于处理目标属性为连续值的回归问题。-Because Relief algorithm is relatively simple, high efficiency, and the results are more satisfactory, so widely used, b
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基于矩阵运算的多元线性回归分析，基于回归计算程序包的多元线性回归分析等MATLAB程序实现；各检验值齐全(Multivariate linear regression analysis based on matrix operation, multiple linear regression analysis based on regression calculation package)
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Data.PS功能简介：本数据处理软件内置表格编辑器，可以方便的进行数据输入输出；可以进行常见的（a）数值计算，如求解线性方程组、非线性方程组、常微分方程组、多项式求根、傅里叶变换、傅里叶逆变换、线性规划求解、多元线性回归和多元非线性回归参数拟合(20参数)、插值、微分、积分、求逆矩阵、矩阵特征值和特征向量、行列式值；（b）统计分析，统计描述、频数分布、假设检验、正态分布检验、二项式分布检验、泊松分布检验、相关性分析、方差分析；（c）6Sigman工具，过程能力CPK计算、测量系统分析MSA、公
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主成分回归是一种多元回归分析方法，旨在解决自变量间存在多重线性问题(Principal component regression is a multivariate regression analysis method designed to solve the existence of multiple linear problems between independent variables)
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回归分析，神经网络讲解及代码，时间序列模型分析及代码，多元分析代码及讲解、偏最小二乘代码及讲解、(Regression analysis, neural network explanation and code, time series model analysis and code, multiple analysis code and explanation, partial least square code and explanation,)
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回归分析，神经网络讲解及代码，时间序列模型分析及代码，多元分析代码及讲解、偏最小二乘代码及讲解、(Regression analysis, neural network explanation and code, time series model analysis and code, multiple analysis code and explanation, partial least square code and explanation,)
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利用最小二乘法求多元线性回归，里面的数据是用pickle打包好的，当你需要其他数据时可以将其中的数据代入xy(Using the least square method to get multiple linear regression, the data inside is packed in pickle, and can be replaced by XY when you need other data.)
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协同区间偏最小二乘 siPLS算法是 N rgaard等对其提出
的 iPLS方法的改进, 其基本算法步骤如下:(1)对原始谱图进行
预处理;(2)在全谱范围内建立全局偏最小二乘模型, 即上节的
模型;(3)在整个光谱区间采用 iPLS建立多个等窗口宽度的子
区间, 假设为 n个;(4)在每个子区间上建立偏最小二乘法模型,
即可得到 n个局部模型;(5)以交叉验证时的均方根误差 RMSE
值为各模型的精度衡量标准, 比较全光谱模型和各局部模型的
精度;(6)组合精度最高的局部子区间
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数据统计与分析，可以进行多元线性回归分析，matlab源码(Data statistics and analysis, can carry out multiple linear regression analysis, matlab source code)
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统计回归分析，逻辑斯蒂多元线性回归，机器学习，详细代码解说，机器训练等(Logistic multiple linear regression, statistical regression analysis, logistic multiple linear regression, machine learning, detailed code interpretation, machine training, etc)
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