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偏最小二乘回归的线性与非线性方法(书.王惠文)
- 偏最小二乘回归的线性与非线性方法，王惠文著。讲了偏最小二乘通径回归模型和递阶偏最小二乘回归模型。(Partial Least Squares Regression Linear and Nonlinear Methods, by Wang Huiwen. The partial least square path regression model and the hierarchical partial least-squares regression model are introduced.
多元线性回归
- 利用多元回归分析对气象站点数据进行插值运算。(The data of meteorological stations are interpolated by multiple regression analysis.)
回归分析
- 学习回归分析的首选，sas软件内含代码，相信会有帮助(The first choice to learn regression analysis, SAS software contains code, I believe it will help)
多元线性回归
- 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.)
线性回归
- matlab线性回归计算，基于梯度下降的线性回归算法(matlab linear regression)
逐步回归
- matlab简易逐步回归，内含2、3、4、5、6、8、10个因子回归时代码，对多因子进行排列组合，按照因子数进行回归，寻找最佳因子个数的回归方程。(Matlab simple step by step regression, containing 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10 factors regression code, arranged on the multi-factor combination, regression in accordance with the numb
实现相关向量机回归算法的MATLAB程序
- 相关向量机的回归算法，分类算法，是学习相关向量的好例子(Relevance Vector Machine)
作业1 线性回归
- 用PYTHON语言实现线性回归，一方面，线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性，而通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。另一方面，也是更为重要的一点，线性模型的易解释性使得它在物理学、经济学、商学等领域中占据了难以取代的地位。(Linear regression in PYTHON language)
逻辑回归算法
- 此处python实现机器学习的逻辑回归算法(A logical regression algorithm for machine learning by Python)
R线性回归
- 线性回归主要解决了变量之间的线性关系的确定问题。(lm is used to fit linear models. It can be used to carry out regression, single stratum analysis of variance and analysis of covariance (although aov may provide a more convenient interface for these).)
逐步回归
- 逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。(Multivariable stepwise regression)
一种快速稳健高斯回归滤波算法_孔明
- 针对稳健高斯回归滤波器运行速度过慢的问题，利用截断高斯权函数的快速卷积提高了算法 运行速度。在详细分析稳健高斯回归滤波器和卷积函数的基础上，推导了截断高斯权函数，并通过实验 确定了合适的参数值。(convolution of the truncated Gauss weight function is used to improve the algorithm. Running speed. Based on the detailed analysis of the robust Gauss r
SVM的回归预测分析——上证指数开盘预测
- 股票线性回归预测分析，利用svm线性回归算法分析预测，适合svm初学者(Stock Linear Regression Forecast Analysis)
ch10 回归分析
- 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多
python的线性回归实现
- 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。(Linear regression is a statistical analysis method to determine the quantitative relationship between two or more variables and more than two variables by regres
第9章 回归分析
- matlab编码程序 回归分析 有实例 直接应用即可(Matlab coding program regression analysis has an instance of direct application.)
多项回归分析
- 多自变量，多因变量，线性回归分析MATLAB程序(Multiple independent variables, multivariate variables, linear regression analysis)
4逻辑回归分类_配套代码
- 吴恩达的course公开课上面logistic回归做分类的课程代码(Wu Enda's course open class, logistic regression to do the classification of curriculum code)
RBF神经网络回归模型
- RBF神经网络的一个回归模型，希望对大家有所帮助(RBF neural network regression model, we hope to help everyone.)
线性回归
- 此为用Matlab实现线性回归的底层代码，可供学习者参考学习(This is the bottom code for linear regression using Matlab, which can be used for reference by learners.)