回归 | | | | | Stata中的灵活和超快分组回归 version 0.51 31jul2018 概述 regressby是运行分组OLS回归的快速有效的方法； 也就是说，它会根据数据集的子集估算给定的OLS回归模型，并返回与每次回归相关的系数和标准误差。 从功能上讲，它与内置的-statsby-程序非常相似，但是-regressby-在大多数情况下的运行速度比-statsby-快10到1000倍。 当有许多组时，每组中的观察数相对较小，并且当回归模型仅包含几个参数时，性能提升特别大。 regressby支持许多有用的功能：用if / in，分析权重，异方差稳健性和聚类标准误差设置子集。 此外，与statsby不同，regressby（可选）允许用户通过返回与每对估计参数对相关的采样协方差来访问与每个回归相关联的完整方差-协方差矩阵。 动机 以示例的方式解释回归是最简单的。

非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。

1. 提升树 boostring tree 是以决策树为基本学习器的提升方法 2. 对分类问题，提升树中的决策树是二叉决策树 3. 提升树模型可以表示为决策树为

本文介绍以IBM―PC/XT机为基础的离线自回归谱分析系统,给出该系统对多普勒血流信号处理所获得的动态功率谱。实验结果表明,该系统对血流信号的处理结果,与FFT系统的处理结果相比,具有分辨率高、方差小等优点。

BigMart销售预测 BigMart销售数据集包含2013年销售数据，这些数据来自不同城市的10个不同网点的1559种产品。 以下项目的目标是建立一个回归模型，以预测下一年在10个不同的BigMart网点中每种1559产品的销售情况。 BigMart销售数据集还包含每个产品和商店的某些属性。 此模型可帮助BigMart了解在增加整体销售额中起重要作用的产品和商店的属性。 该项目由Harsh Nagoriya自豪地创建。

构造了基于小波系数的多变点检测算法,该算法可应用于非参数回归模型多变点检测.渚河水文时间序列实例分析结果表明,检测的结果与实际情况相符合.该方法不需要对时间序列做任何参数化的假定便能方便地检测出变点的位置,同时还能够给出变点个数的估计.

用Java完成多元线性回归相关算法编程。资源是从百度文库上下载的https://wenku.baidu.com/view/070d30eb988fcc22bcd126fff705cc1755275f61.html。

在工厂和工作场所，有很多情况下，人们可以通过视觉读取仪表值，但越是连续执行，工人的负担就越大，并且可能会发生人为错误。有许多基于规则的图像处理工作，但要创建可在任何环境中使用的稳健算法并不容易。 在此示例代码中，相机获取的仪表值是使用深度学习来预测的。这是自定义用于回归图像判断的训练过的 CNN (AlexNet) 并将仪表值（连续值）应用于读数的示例。 AlexNet 的训练网络可在此处获得。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network [Keyward]图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习、CNN、IPCV演示、深度学习、机器学习、回归、回归、迁移学习

The dataset contains Number of Air passengers of each month from the year 1949 to 1960. We can use this data to forecast the future values and help the business. https://www.kaggle.com/datasets/abhishekmamidi/air-passengers

简单实现高斯过程回归的问题,利用python语言做了一个简要的说明。