beta分布的概率密度的matlab代码分布数据标量回归分析中的分位数函数 作者贡献清单表 数据 抽象的 多形胶质母细胞瘤（GBM）是最常见和最具侵害性的癌症，始于大脑。 大多数GBM诊断是通过医学成像（例如磁共振成像（MRI））进行的，其中MRI提供了广泛的高分辨率图像对比度，可作为临床决策或GBM研究中肿瘤进展的指标。 通常起源于单个细胞的GBM肿瘤随着其增殖表现出异质的生理和形态特征。 这些异质性特征使得难以预测GBM患者的治疗效果和结果。 在集成模型中识别源自肿瘤异质性的特征与临床测量之间的关联具有科学意义。 因此，我们的主要目标是评估肿瘤中图像强度的变化与各种临床，人口统计学和遗传因素之间的关系。 可用性 数据可用。 描述 对于我们的GBM案例研究，我们将TCGA协议同意的64例患者样本的放射影像以及相关的基因组和临床数据进行了整理（）。 这64例患者的由手术前T1加权对比后成像组成的成像数据可从The Cancer Imaging Archive（）获得。 从cBioPortal（）获得包括这些受试者的生存，临床和基因组数据的数据集。 我们使用了以下协变量，包括性别（21名

支持向量机的回归预测问题（经典案例辛烷值预测的代码实现）

非线性回归方法的锂离子卫星动力系统的RUL和SOH估计 链接到数据集可以在找到

模型的关键点是对每个观点设置独立的不确定水平(`error bar`)，即模型中的噪声（波动性）独立，可以用如下方程组更加精确地描述

机器学习实验二logistic Regression

fama_macbeth_regression:稳健性测试（硕士论文）

y作m次多元式拟合的MATLAB代码偏差与方差分析-回归 实施正则化线性回归，并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 编程练习5：正则线性回归和偏差与方差机器学习简介在本练习中，您将实现正则线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 在开始编程之前，我们强烈建议您观看视频讲座并完成相关主题的复习问题。 要开始练习，您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到您希望完成练习的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave / MATLAB中的cd命令更改为该目录。 您也可以在课程网站的“ \\环境设置说明”中找到安装Octave / MATLAB的说明。此练习ex5.m中包含的文件-Octave / MATLAB脚本可逐步完成练习ex5data1.mat-数据集提交。 m-将解决方案发送到我们服务器的提交脚本featureNormalize.m-功能归一化函数fmincg.m-函数最小化例程（类似于fminunc）plotFit.m-绘制多项式t trainLinearReg.m-使用成本函数训练线性回归[ ？RegularRegCostFunction.m-正则化线性

导入cloudsim提示没有包里面没有这Regression，stat 这两个类，加入flanagan.jar既可解决问题

Robust Nonlinear Regression: with Applications using R By 作者: Hossein Riazoshams – Habshah Midi – Gebrenegus Ghilagaber ISBN-10 书号: 1118738063 ISBN-13 书号: 9781118738061 Edition 版本: 1 出版日期: 2018-07-23 pages 页数: 264

Logistic回归和朴素贝叶斯 在UCI机器学习数据集上实现了Logistic回归和朴素贝叶斯。 对于这两个模型，使用混淆矩阵评估了这些分类器。