python分别实现基于神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩源码+数据集.zip 【完成的任务】 根据提供一组包含学生成绩与校园卡消费记录的数据。我对数据进行预处理后，分别采用神经网络、线性回归和SVM方法对学生学习成绩进行了回归。准确率为78%。 结果表明，学生经常去图书馆自习、每天在食堂吃饭不超过16块且前3学期学习成绩达到优秀的学生，在第4学期很可能再次达到优秀。该结果只针对次数据集。

蜣螂优化算法（DBO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据） 蜣螂优化算法（DBO），BP神经网络，多输入单输出回归预测。 蜣螂优化算法（DBO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据）

MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

用于logisti回归分析的数据材料，可以参见我的文章进行练习logisti回归分析的方法，正在大学课上练习。

1.基本概念 **线性回归（Linear Regression）**是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。 2.特点 优点：结果具有很好的可解释性（w直观表达了各属性在预测中的重要性），计算熵不复杂。 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 3.自己实现的线性回归 3.1 简单线性回归 1.利用最小二乘法得到的系数 2.用简答随机数模拟的方法来搭建简单线性回归 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x =

MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

摘要：中国是世界上最大的发展中国家，中国股票市场的股票价格是序列相关的，这意味着股票的历史信息可以用来预测未来股价。本文以沪深300指数为实例，以其成交金额、最

盈利预测的多元线性回归

经典书籍《统计学习方法》李航，第6章 逻辑斯谛回归(Logistic Regression)-Python代码