线性回归预测matlab代码MGP 这是“边际 GP” (MGP) 的MATLAB实现，如下所述： Garnett, R.、Osborne, M. 和 Hennig, P. 高斯过程线性嵌入的主动学习。 (2014)。 第 30 届人工智能不确定性会议（UAI 2014）。 假设我们有一个关于潜在函数的高斯过程模型： 模型的超参数在哪里。 假设我们有一个观测数据集和一个测试点。 此函数返回相关观察值和潜在函数值的近似边际预测分布的均值和方差： 我们已经边缘化了超参数。 笔记 此代码仅适用于 GP 回归！ 假设具有高斯观测似然的精确推断。 MGP 近似要求提供的超参数是 MLE 超参数： 或者，如果使用超参数优先，则 MAP 超参数： 此函数不执行最大化，而是假设给定的超参数表示 。 依赖关系 此代码可与 GPML MATLAB 工具箱互操作，可在此处获得： GPML 工具箱必须位于您的 MATLAB 路径中，此函数才能工作。 此函数还依赖于gpml_extensions存储库，可在此处获得： 这也必须在您的 MATLAB 路径中。 用法 mgp.m的用法与 GPML 工具包中预测模式下

非线性回归简介 在许多场合，非线性回归函数比线性回归函数更能够正确地反映客观现象之间的相互关系。 非线性回归分析必须着重解决以下两个问题： 第一，如何确定非线性函数的具体形式。与线性回归分析的场合不同，非线性回归函数有多种多样的具体形式，需要根据所要研究的问题的性质并结合实际的样本观测值做出恰当的选择。 第二，如何估计函数中的参数。非线性回归分析最常用的方法仍然是最小二乘估计法，但需要根据函数的不同类型，作适当的处理。

人力资源数据分析 使用Logistic回归对公司的人员流失进行HR数据分析。 一家名为XYZ的大公司在任何给定时间点都雇用大约4000名员工。 但是，每年约有15％的员工离开公司，并需要用就业市场上可用的人才库来代替。 管理层认为，这种流失率（员工自己离开或被解雇而离职）对公司不利，原因如下：•前雇员的项目被推迟，这使得他们难以按时完成任务，从而导致消费者和合作伙伴之间的声誉损失•为了招募新人才，必须维持相当大的部门•通常，必须对新员工进行工作培训和/或给予时间使其适应环境的培训因此，管理层已与人力资源分析公司签约，以了解他们应重点关注哪些因素，以减少人员流失。 换句话说，他们想知道应该对工作场所进行哪些更改，以使大多数员工留下来。 而且，他们想知道这些变量中的哪一个最重要，需要立即解决。 案例研究的目标：您需要使用逻辑回归模型对损耗的概率进行建模。 管理层将使用由此获得的结果来了解他

按图索骥学-机器学习 有关机器学习的一组教程，深入浅出 用一副思维导图串联所有学习资源和知识点，每个同学都可以根据自己的情况，按图索骥，设计自己的学习路径，学习需要的课程 有关此课程详细信息，请访问https://code946.blog.csdn.net/

某城市的电网系统需要升级，以应对日益增长的用电需求。电网系统需要考虑最高温度对城市的峰值用电量的影响。项目负责人需要预测明天城市的峰值用电量，他搜集了以往的数据。现在，负责人提供了他搜集到的数据，并请求你帮他训练出一个模型，这个模型能够很好地预测明天城市的峰值用电量。

matlab开发-多元线性回归。线性回归

Matlab 非线性回归的小程序和例子。

地理加权回归分析 GWR4软件安装及使用方法，用于地理加权回归分析，里面有详细的安装方法以及视频讲解结果分析，以及配套数据，跟着学习即可学会哦

政策评价效应---断点回归模拟的数据，共同学习。仅供学习使用，切勿用作其它，谢谢！欢迎大家提出宝贵意见

写在开头：今天开始逻辑回归的内容分享，仍然是参考学习公众号机器学习实验室的思路和内容，尽量在实现的环节多加一些自己的思考，吸收一下。 内容安排 线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）、Ridge岭回归（十三）等。 今天就是从逻辑回归的内容进行分享，逻辑回归的思想其实在现实生活中很常见，比如通过一段编程的能力来定义这个人是不是高手如何，其实里面的自变量比如有算法的能力、代码的能力等等，这其实都和逻辑回归很