本数据适合于新手入门机器学习学习，可以作为机器学习的一元线性回归的实战来学习。 线性回归模型是利用线性拟合的方式探寻数据背后的规律。如下图所示，先通过搭建线性回归模型寻找这些散点（也称样本点）背后的趋势线（也称回归曲线），再利用回归曲线进行一些简单的预测分析或因果关系分析。

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C C++程序设计 求两个一元多项式相乘的算法.txt

MATLAB遗传算法(GA) 文件pp.m：一元函数求极值 文件pp1.m：二元函数求极值

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求解一元三次方程近似根的几种算法的C语言实现.doc

实验内容：一元多项式求和。 把任意给定的两个一元多项式P(x) ,Q(x) 输入计算机，计算它们的和并输出计算结果。 实验内容： 1.问题描述： 一元多项式求和——把任意给定的两个一元多项式P(x) ,Q(x) 输入计算机，计算它们的和并输出计算结果。

利用c#语言实现多元统计分析一元线性回归方程系数计算，可执行。

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1、关于回归：回归最初是指“回归到中等” 回归分析：关于研究一个变量（应变量或被解释变量）对另一个或多个变量（自变量或解释变量）的依赖关系，其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值 2、回归分析的主要内容 从一组原始数据出发，确定变量之间的数量关系形式。即统计回归模型的具体形式和模型参数的估计值 对这些定量关系式的可信度进行统计检验 判别和选择诸因素中重要的影响因素 对经济活动进行分析和预测 3、回归与因果关系 虽然回归分析研究一个变量对另一（些）变量的依赖关系，但他并不一定意味着因果关系。 古扎拉蒂：“从逻辑上来说，统计关系本身不可能意味着任何因果关系”； 肯达尔和斯图亚蒂：“对于因果关系的理念，必须来自于统计学以外，最终来自这种或那种理论”