MATLAB实现DBO-BP多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 螳螂算法优化BP神经网络多输入回归预测，数据为多输入回归数据，输入2个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现LASSO分位数回归时间序列预测（完整源码和数据） 两个月数据，不同特征预测，预测80%间隔，不同特征选择误差，日前一天各个预测点的分位数，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

LogisticRegression 多元逻辑斯蒂回归，并实现随机梯度下降和L1/L2正则化项。 参照 在此基础上加入L1和L2 Regularization；关于逻辑斯蒂回归中的L1和L2正则化项详见以下两个链接: 并对输入格式进行泛化，例如可以对“Sun Weather=rainy:1 Temperature=hot:1 ...”格式进行分类

logistic_regression：使用Python和Numpy从头开始进行Logistic回归

数据表+源码+报告 大三数据挖掘实验

预测房屋售价 技术与技能 技术技能：回归，数据清理，探索性数据分析（EDA），数据可视化，机器学习，偏差方差折衷，插补方法，模型验证，统计，特征工程，正则化，集成模型，k均值聚类，管道，网格搜索，转学 技术： Python，Jupyter Notebook，GitHub，Git Python库： Pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，scipy 模型：多元线性回归，岭回归，LASSO回归，k近邻回归，随机森林回归，额外树木回归，支持向量回归，XGBoost回归，主成分回归 概述 该项目将涵盖以下部分： 问题陈述 执行摘要 结论 数据源 数据字典 问题陈述 我对该项目的目标是建立一个可以预测爱荷华州艾姆斯房屋实际售价在25,000美元以内的回归模型。 我将用来评估模型准确性的主要指标包括均方根误差（RMSE）和确定系数（R平方）。 RMSE代表

scikit-learn，简称sklearn，一个强大的Python机器学习库，本代码的“加州房价预测”实验是一个线性回归模型，包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件，放到jupyter notebook根目录下即可打开或者运行。

matlab精度检验代码特殊目的 该库实现了批处理和增量稀疏频谱高斯回归处理（SSGPR）。 批处理算法的详细说明可以在以下位置找到： 稀疏谱高斯过程回归。 Miguel Lazaro-Gredilla，Joaquin Quinonero-Candela，Carl Edward Rasmussen和Anibal R. Figueiras-Vidal。 在《机器学习研究杂志》（Journal of Machine Learning Research）中，2010年。 增量变式在以下内容中进行了描述： 使用增量稀疏谱高斯过程回归进行实时模型学习。 Arjan Gijsberts和Giorgio Metta。 在《神经网络》第41卷中，2013年。 安装 下载后，您可以通过程序包管理器安装ssgpr pip3 install . 或者如果不是直接通过setup.py使用的选项 python3 setup.py install --user 这两个命令都需要在基本目录中执行。 另外，您将需要numpy ， scipy和一个编译器。 这些脚本似乎可以在Python 2上安装并正常运行，但实际上并

数据挖掘中的一元线性回归简单演示程序，利用了c#winform制作的界面，一目了然，对于数据挖掘初学者有很好的指导作用，一元线性回归的算法其实不难。

使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。