从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题，提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论，提出了一种贝叶斯网络结构学习方法，提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果效应和BDe评分，学习网络节点优先次序，利用K2算法学习初始网络，并通过BDe评分反向调节、互信息和BDe评分删除边以修正学习结果。实验在贝叶斯网络标准数据集ASIA、ALARM上进行，在样本量为2000~20 000的20组实验中，学习准确率较MMHC算法平均提升16%，准确率标准差较MMHC算法平均缩小17%。实验表明，基于因果效应的方法较MMHC算法有更好的性能。

logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法

讲述内容: 第一节 logistic回归 第二节 条件logistic回归 第三节 logistic回归的应用 及其注意事项 目的：作出以多个自变量（危险因素）估计应变量（结果因素）的logistic回归方程。属于概率型非线性回归。 资料：1. 应变量为反映某现象发生与不发生的二值变量；2. 自变量宜全部或大部分为分类变量，可有少数数值变量。分类变量要数量化。

18.3 非线性回归分析 前面的模型设定中假设总体回归函数是线性的，实际上，在大班中减少一名学生对成绩造 成的影响可能非常不同于对小班造成的影响（如班级规模过大，使得老师除了控制班级秩序外 几乎不能什么），如果是这样的话，总体回归线与生师比变量之间就是不是简单的线性关系，而 是关于生师比的非线性函数。我们还可能想到，降低哪些英语学习者百分比高地区的生师比， 仍在学习英语的孩子更可能受益于较多的一对一的关注，因此生师比对成绩的影响依赖于第三 个因素，即英语学习者的非分比。*/ *非线性回归分析

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2．回归系数的置信区间

本代码主要利用MATLAB工具进行SVM神经网络的回归预测分析的仿真，实现上证开盘指数预测的模拟

相关与回归分析.pptx

主成分分析由皮尔逊首先引入，后来被霍特林发展了。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分（综合变量）的统计分析方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的某种线性组合。为了实现最有效率的降维，应使这些主成分所含的信息（在线性关系的意义上）互不重叠，也就是要求它们之间互不相干。简言之，主成分分析就是一种用一组较少的不相关（综合）变量来代替大量相关变量的统计降维方法。

一种面向高维数据的DS-ALasso变量选择方法，邱建荣，罗汉，变量选择是高维数据分析的重要环节，Laaso方法不具有Oracle性质且存在在处理维数大于样本量的数据结构时只能选取个变量的缺点，为解�