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冷水机MLR 此存储库中的代码使用多元线性回归，该回归从实际操作数据中学习，以在 0.013 +/- 0.017（平均绝对误差 +/ 1 标准偏差）或 5% 误差的 kW/Ton 范围内建模和预测离心式冷水机性能0.6。 像这样的机器学习模型可用于优化冷却器和系统能效。 有兴趣的人可以通过添加更多有用的特征、更好地清理数据以及尝试新的机器学习算法来试验和改进这个模型。 数据集： Date_Time = excel 串行格式的日期和时间 KWperTon = 每吨冷却量测得的 kW Teo = 蒸发器出口处的水温（华氏度） Tei = 蒸发器入口处的水温（F 级） Fevap = 通过蒸发器的水流量 (gpm) Tci = 冷凝器入口处的水温（华氏度） Tco = 冷凝器出口处的水温（度数 F） Fcond = 通过冷凝器的水流量 (gpm) Pei = 蒸发器入口压力读

距离选择的原则 （1）要考虑所选择的距离公式在实际应用中有明确的意义。如欧氏距离就有非常明确的空间距离概念。马氏距离有消除量纲影响的作用。 （2）要综合考虑对样本观测数据的预处理和将要采用的聚类分析方法。如在进行聚类分析之前已经对变量作了标准化处理，则通常就可采用欧氏距离。 （3）要考虑研究对象的特点和计算量的大小。样品间距离公式的选择是一个比较复杂且带有一定主观性的问题，我们应根据研究对象的特点不同做出具体分折。实际中，聚类分析前不妨试探性地多选择几个距离公式分别进行聚类，然后对聚类分析的结果进行对比分析，以确定最合适的距离测度方法。

空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

数学建模时用的参考教材，理论严密。是扩展自己的最好途径~~

应用EM算法研究了多元混合指数分布场合下，正常应力对完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-型截尾场合的参数估计问题。

利用模拟退火算法实现解决多元函数（一元函数）最优值问题（单目标问题），读者根据代码修改测试函数，不管是一元还是多元，都可以解决其最优话问题。

最详细的题目下降法代码_MATLAB编程-梯度下降法优化线性函数-梯度下降法求解多元函数最小值-注释详细

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