回归算法

Python线性回归算法代码

提供Python机器学习中线性回归算法相关代码

统计分析 2 2024-05-20

OLS算法排序回归器

OLS算法用于求解最小二乘问题，通过从矩阵A中选择最佳r个回归器，找到最优解。同时返回向量ind中最佳回归量的索引。

Matlab 2 2024-05-26

Weka工具回归算法应用指南

本指南详细介绍如何使用Weka工具执行回归算法。适合初学者使用。

数据挖掘 4 2024-05-12

MATLAB实现主成分回归数学建模算法

主成分回归（PCR）是利用主成分分析（PCA）降维技术结合线性回归建模的方法。PCR通过PCA提取的主成分来减少变量维度，并在此基础上进行回归建模。具体步骤包括：1. 数据标准化，确保各变量在PCA中具有相同重要性；2. PCA，得到主成分集合，捕捉大部分原始变量方差；3. 选择保留的主成分数量，通常根据解释的累积方差百分比确定；4. 使用选定的主成分进行线性回归建模，构建在主成分空间中的模型。

数据挖掘 2 2024-07-18

逻辑回归算法综述 - 机器学习PPT总结

逻辑回归是一种常见的机器学习算法，通常用于处理二分类问题。它通过拟合数据集中的观测数据来预测分类变量的可能性。逻辑回归广泛应用于医学、金融和市场预测等领域。

算法与数据结构 0 2024-08-22

机器学习中的线性回归算法总结PPT

线性回归是机器学习中最基础也是最常见的算法之一，用于分析房屋销售数据等各种应用场景。

算法与数据结构 2 2024-07-17

数据挖掘与机器学习回归算法优化实验

数据挖掘和机器学习领域中，回归算法广泛应用于预测连续数值型输出。回归分析帮助理解输入变量对输出变量的影响，在金融预测、销售预测和天气预报等实际问题中至关重要。实验“数据挖掘与机器学习：回归算法优化”包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、岭回归与Lasso回归、支持向量回归（SVR）、随机森林回归和梯度提升回归（GBRT）等内容。评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），同时介绍模型选择与调参方法。聚类算法如K-means也可能作为预处理步骤。

数据挖掘 0 2024-08-24

回归分析

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

统计分析 4 2024-05-01

线性回归

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

算法与数据结构 5 2024-04-30

使用sklearn进行线性回归与梯度下降算法实践分享

线性回归是预测连续型目标变量的方法，通过拟合最佳线性关系来进行预测。在Python中，使用sklearn库非常便捷。数据准备是线性回归的基础步骤之一。在这个示例中，我们创建了简单的二维数据集，并进行了模型训练和预测。模型训练后，评估模型的性能可以使用score()方法来衡量模型的决定系数（R^2），它衡量了模型预测值与实际值之间的吻合程度。

算法与数据结构 1 2024-08-03