关岛氧气同位素研究ISOLUTION和洞穴监测的线性自回归MATLAB代码

这些统计函数改编自 Hughes & Crawford 2012，降水加权最小二乘回归（PWLSR）。他们建议在 IAEA 的“降水中环境同位素数据的统计处理”中列出的各种回归分析调整中使用 降水加权方法。(1992)使用普通最小二乘回归（OLSR）。

这个存储库包含两个MATLAB函数，用于进行Kong虫∂18O（全球冰体积的代理）的光谱分析，并计算在65 N处的夏季日照。autospectral.m函数用于自动光谱分析，检测数据中的米兰科维奇周期性。cross_spectral.m函数则进行交叉谱分析，确定数据集之间的相关性及其程度。米兰科维奇周期是由地球轨道、轴向倾斜和分点进动等因素引起的地球日照变化周期，主要为100 ka、41 ka和21-26 ka。这些方法为了计算∂18O同位素的周期性及其与夏季日照的关联而设计。

2020年12月27日，我们感谢您的评论。给我发电子邮件！雇用我！在过去的几周中，我们一直专注于分类问题。今天，我们要稍微改变一下齿轮，看看回归问题。今天，我们将以一维问题为例，介绍如何定义预测变量和响应变量的基本概念。我们将探讨如何将此问题转化为优化任务，并使用基本算法来解决。因此，回归在一维情况下，就是要在多个点上拟合一条线的过程。这并非新鲜事物。我们有一个x轴和一个y轴，有几个点要处理，我们希望通过某种方式将一条线穿过这些点的中心。那我们该如何做到呢？为何我们需要这样做呢？让我们通过一个小例子来解释。一所常春藤联盟大学收集了关于新生入学的数据，并在一年级结束时记录了每个人的GPA。这就是您在此处看到的直方图。GPA是介于0到4之间的数字，横轴显示的是GPA水平，纵轴显示的是频率，即达到特定等级的人数。在这种情况下，看起来最频繁的等级大致在2.25左右，这代表C+级别。

提供Python机器学习中线性回归算法相关代码

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

matlab开发-自回归模型的最小距离估算。该软件包专门用于执行自回归模型中的最小距离估算。

开发Matlab程序以计算线性回归参数a和b，然后绘制结果图表。

在Andrew NG的《机器学习》课程中，介绍了Matlab中针对单变量和多变量线性回归的矢量化实现，包括使用梯度下降和正则方程方法。回归问题是在预测项目销售量等需求中的应用，通过成本函数J(theta)优化参数theta以使假设函数h(x)尽可能接近实际输出y。梯度下降算法和Normal方程分别提供了基于数据拟合的优化路径。

MATLAB代码VBLinLogit提供了独立的MATLAB / Octave代码，用于执行变分贝叶斯线性和逻辑回归的文件要素提取。与标准线性和逻辑回归不同，该代码库假设先前通过变分贝叶斯推断调整的参数，以避免过拟合。具体来说，它支持完全贝叶斯版本的自动相关性确定（ARD），这是稀疏性提升的方法之前，修剪认为不相关的回归系数。线性回归的两个变体可用：使用ARD的变分贝叶斯线性回归假设权重向量先前为零均值高斯变量，对于该变量，沿协方差矩阵对角线的每个元素均由反Gamma超先验模型建模。没有ARD的变分贝叶斯线性回归。Logistic回归具有两个变体：使用ARD的变分贝叶斯logistic回归假设权重向量先前为零均值高斯变量，对于该变量，沿协方差矩阵对角线的每个元素均由反伽马超先验模型建模。不使用ARD的变分贝叶斯logistic回归假定与ARD变体的模型相同，只是对角协方差的所有元素都由相同的反Gamma超先验联合建模。该代码根据新的BSD许可获得许可。安装下载VBLinLogit，然后将下载的文件解压缩到您选择的文件夹中，或者克隆存储库。