emd的matlab代码 EMD-GA-DBN-Regression （MATLAB CODE） Establishing a time series forecasting model for wind speed prediction based on DBN，Due to the autocorrelation of the wind speed sequence, the predicted value and the actual value lag, so EMD is used to decompose the wind speed sequence, and then the decomposed components are modeled in turn. To further mention accuracy, the genertic algorithm （GA）is used to optimize the DBN。 (MATLAB代码)采用深度置信网络DBN建立风速预测的时间序列预测模型，由于数据本身的自相关性，导致得到的预测值与实际值存在滞后。针对这个问题

solve the least square problem Ax=b using iterative method

线性回归 具有特征选择的线性回归 通过拟合独立变量和因变量之间的最佳线性关系来预测目标值。 最小二乘法：y = mx + c 简单LR：仅使用单个独立变量 多个LR：使用多个独立变量时，如果它们具有多个参数，则可以使用梯度下降来降低成本函数 指标：{some imp} MSE：预测输出与实际输出之间的平均平方距离MAE：预测输出与精算输出之间的平均距离{当存在异常值时，我们使用MAE} RMSE：MSE的平方根 代码说明： 从sklearn加载的Boston数据集 检查空值并拆分数据集 使用Extratree classsifer（）{功能选择}查找功能重要性 查找特征之间的相关性 使用chi2方法选择最佳功能{selectKbest} 拟合模型 检查指标值 在这里，我们使用了3种特征选择方法来找到最合适的方法！

Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models,3rd Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models,3rd

matlab自相关代码通过符号回归进行生态发现 通过符号回归揭示复杂生态动力学的代码回购 陈以泽，Marco Tulio Angulo和Liu Yang-Yu 被BioEssays接受，2019（作为封面故事），第41卷，第12期 动机 了解复杂生态系统的动态是维持和控制它们的必要步骤。 然而，逆向工程生态系统动力学仍然具有挑战性，这主要是因为生态系统可能会采用非常广泛的动力学类别，这使得选择合适的模型结构来应用参数推论方法具有挑战性。 在这里，我们建议通过符号回归来缩小这种差距，这是一种机器学习方法，可以从时间数据中自动对模型结构和参数进行逆向工程。 关于发现的生态动力学的一些结果 在这里，我们显示了一些生成的样本以及样本的自相关 语言和依存关系 我们使用Matlab来实现该算法。 具体来说，我们使用开源Matlab包在符号回归算法中启用了多基因搜索。

这一讲主要介绍 Logistic regression的推导和广义线性模型，以及从广义线性模型推导出其他的很多概率分布。

岭回归代码加注释详解，附longley数据集------Ridge Regression

多元线性回归以及数据拟合

DHARMa - 层次模型的残差诊断 “DHARMa”包使用基于模拟的方法为拟合（广义）线性混合模型创建易于解释的缩放（分位数）残差。 当前支持的是来自“lme4”（类“lmerMod”、“glmerMod”）、“glmmTMB”、“GLMMadaptive”和“spaMM”的线性和广义线性（混合）模型、广义加法模型（来自“mgcv”的“gam”）， 'glm'（包括来自 'MASS' 的 'negbin'，但不包括准分布）和 'lm' 模型类。 此外，也可以处理外部创建的模拟，例如来自诸如“JAGS”、“STAN”或“BUGS”之类的贝叶斯软件的后验预测模拟。 所得残差被标准化为 0 到 1 之间的值，并且可以直观地解释为线性回归的残差。 该软件包还为典型的模型错误指定问题提供了许多绘图和测试函数，例如过度/不足分散、零膨胀以及残余空间和时间自相关。 获得 DHARMa 从克兰 DHAR

10.1 Linear过程 10.1.1 简单操作入门 10.1.1.1 界面详解 10.1.1.2 输出结果解释 10.1.2 复杂实例操作 10.1.2.1 分析实例 10.1.2.2 结果解释 10.2 Curve Estimation过程 10.2.1 界面详解 10.2.2 实例操作 10.3 Binary Logistic过程 10.3.1 界面详解与实例 10.3.2 结果解释 10.3.3 模型的进一步优化与简单诊断 10.3.3.1 模型的进一步优化 10.3.3.2 模型的简单诊断 　 回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学领域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系。