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本文介绍了保险公司为了赚钱而需要精确预测医疗费用的背景和挑战。由于医疗费用很难估计，保险公司投入了大量的时间和金钱来研发能精确预测医疗费用的模型。本文提出了利用病人的数据来预测特定群体的平均医疗费用，并根据预期的治疗费用来设定年度保费价格的方法。其中，线性回归是一种常用的预测方法。本文的目的是为了便于分析，应用线性回归预测医疗费用。

本策略交易逻辑：当价格触及布林线上轨的时候进行卖出，当触及下轨的时候，进行买入。回测收益率99.77%，最大回撤：32.04%，夏普比率：0.43

1、注释详细 2、附多个评价指标计算 3、解决截距不能正确输出的问题 4、附示例数据集

实验报告：https://blog.csdn.net/Amzmks/article/details/128583508 探讨了某个国家或地区电影上座人数与电影的时长、荧幕数量、分级、题材、演员和导演等指标的关系，使用Python编程语言，利用随机森林回归预测的方法分析了影响电影卖座程度的因素，预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib 数据分析 数据挖掘

逻辑回归matlab 代码 2018-MLSP-sparse-bayesian-logistic-regression Matlab code to reproduce some of the results of the paper. Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais, , Proc. of MLSP, 2018. Copyright Copyright (c) 2018 Maxime Vono.

引入拉格朗日乘子，构造拉格朗日函数为：令对和的偏导为零，可得：将式（8）~（11）代入式（7），即可得到SVR的对偶问题上述过程满足KKT条件，有（这里有一个问

遗传算法GA优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

SVM回归预测，机器学习算法