Matlab利用libsvm做回归分析的一个小例子-by faruto

[使用优化工具箱的二维互信息匹配] 这是新墨西哥大学的 Kateryna Artyushkova 编码的 IP 工具箱用户使用互信息更新的自动图像配准。 对象函数'image_registr_MI.m'最初是由人编码并由我修改的。 我使用优化工具箱为完整的图像配准添加了一个比例因子。 因此，运行此程序需要优化工具箱。 zip 文件包含三个文件。 - opti_MI_scaling.m % 主要代码- image_registr_MI.m % 对象函数- image.mat % 图像矩阵 在“image.mat”中，IM1 和 IM2 仅用于示例目的。 - IM1：230 X 230 MRI 8 位图像- IM2：512 X 512 CT 8 位图像 要运行此代码，请输入以下命令： >> x0=[50; 50; -15; 0.5]; >> [x, fval]=fminsear

% 使用简单的直方图方法计算 x 和 y 之间的互信息。 假设采用 % Jeffrey-Perks 定律（在 MI 估计之前向所有单元格添加 0.5）。 % 用法：MI = 互信息(x, y,nBins, ifplot) % 'nBins' : 每个维度的 bin 数量。 % 互信息：I(X;Y) = sum(sum(p(x,y)*log(p(x,y)/p(x)p(y))) % 见“信息论”（香农，1948） % 此代码的灵感来自： % Iskarous, K., Mooshammer, C., Hoole, P., Recasens, % D.、Shadle, CH、Saltzman, E. 和 Whalen, DH (2013)。 % "协调/不变性量表：互信息% 作为 coarticulation 阻力、 运动协同作用的量度， % 和发音不变性，”J. Acoust. Soc. Am

我也是从别的地方下载的，还没用过，不知道好不好用。 当我们使用这些开放的程序的时候，应当向作者们表示敬意和感谢。

介绍数学建模中偏最小二乘的应用，介绍偏最小二乘原理及项目案例代码。

回归分析原理和实例举证，详细的回归分析过程。

Estimating Mutual Information.pdf

本章介绍偏最小二乘回归分析的建模方法；通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较

这项研究的目的是确定保守酒店客户在其逗留期间的满意度和期望。 为此，针对喜欢住在保守旅馆设施中的顾客进行了调查。 使用统计软件包程序对借助问卷获得的数据进行有序逻辑回归分析。 430名住在保守旅馆的顾客被要求回答调查中的41个问题。 研究结果表明，在因变量及其受教育程度，职业状况，月收入，国籍，酒店住宿时间，以前的酒店住宿和需求之间，因变量与他们之间的统计差异具有统计学意义。再次入住同一家酒店。 这是一项独特的研究，旨在确定保守的酒店客户在酒店设施中的特征是否会根据客户的个人和社会文化特征而有所不同，因为客户的期望会根据运营时间和条件的不同而变化。比较当前情况和客户的期望。

【原创】R语言中的Theil-Sen回归分析数据分析报告论文（代码数据）.docx