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多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb
代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。
2021-04-24 14:55:17
47KB
jupyter
notebook
多元线性
机器学习
1
tesorflow用于BP神经网络进行
回归预测
python
tesorflow用于BP神经网络进行
回归预测
python,可以调节参数,全连接层三个,预测结果print出来,具体数据可造,格式通用即可
2021-04-13 17:35:16
2KB
python
神经网络
回归预测
1
BP+SVM+ELM
回归预测
代码.zip
BP神经网络、SVM支持向量机、ELM极限学习机的MATLAB代码,三种对比实验,用于
回归预测
内含测试数据
2021-03-24 16:55:44
14KB
BP
SVM
ELM
1
Adaboost
回归预测
与分类代码(带测试数据)
这是集成学习Adaboost的matlab代码 包括:
回归预测
、分类 以BP为基学习器进行分类和回归学习
2021-03-22 14:49:21
76KB
Adaboost
Bp
1
Stacking代码
利用Stacking针对北京市pm2.5数据进行
回归预测
,直接运行
2021-03-21 19:51:13
29KB
Stacking
回归
预测
pm2.5
1
任务一,波士顿.docx
基于多元线性回归 基于多元多项式回归 增加L2 norm 10折交叉验证法 带报告
2021-03-19 09:11:45
311KB
波士顿房价
回归预测
1
回归预测
算法.zip
回归模型是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。
2021-03-11 17:02:27
3KB
matlab
回归预测
回归预测优化
1
支持向量机使用径向基核函数实现函数拟合
神经网络仿真作业,设计支持向量机实现一对数组的函数拟合P=-1:0.1:1T=[-0.96 -0.577 ..... .....]使用支持向量机相应的回归函数svr, svrplot , svroutput进行函数拟合的仿真实验中采用rbf核函数,惩罚因子取100,控制回归精度的不敏感参数为0.02
2021-03-10 16:14:29
830B
支持向量机
径向基核函数
回归预测
数据拟合
1
python逻辑
回归预测
购买商品
面对不同类型、偏好的消费者以及他们之前的消费数据作为基础,利用逻辑回归算法和随机森林回归算法构建模型,在已知数据的基础上进行拟合和调试,得出最优化的规律,并根据这一规律预测消费者的动机,此项研究在编程基础、算法运用、模型构建和解决现实问题都有很大的意义。
2021-02-23 11:52:31
65KB
python
1
python实现BP神经网络
回归预测
模型
主要介绍了python实现BP神经网络
回归预测
模型,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-02-21 21:42:32
116KB
python
BP神经网络回归预测模型
bp神经网络python
1
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