基于单变量+多变量逻辑回归实现根据环境因素预测房间入住率_项目源码+数据+超详细代码注释 任务：通过"Temperature","Humidity","Light","CO2","HumidityRatio"等环境数据预测房间是否在使用 内容包含： 1.用多变量进行逻辑回归预测 2.用单变量进行逻辑回归预测

时间序列转监督性问题 多步式单变量函数_多测多 多步式多变量_多变量一测多 一步式单变量函数_多测一 一步式多变量_多变量一测一 测试对比python实现源码

1.数据预览 2.预览一下数据的自相关图 3.预览残差图和残差的密度分布图 4.滑动窗口预测ARIMA模型

根据一个变量查找f(x,y)最小值的方法

基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上

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该函数使用一阶指数核计算单变量霍克斯过程的对数似然。 Haw_ll 函数实现 Ogata 的循环关系以降低算法复杂度。 [绪方，吉彦。 “关于点过程的Lewis模拟方法。” IEEE 信息论汇刊 27.1 (1981): 23-31.] 包括如何使用对数似然拟合数据样本的示例。

python3.5纯生代码实现单变量线性回归预测直线y=mx+b，不调用机器学习第三方库，仅调用numpy实现矩阵向量运算以及matplotlib实现画图。参数更新方法为梯度下降法。

保守值法matlab代码这是“单变量生物医学信号的熵分析：方法的回顾和比较”中使用的Matlab代码

ARFIMA(p,d,q) 最大似然估计量： - 惠特尔估计- 精确的最大似然估计器 - 以及其他一些可能有用的功能，包括预测。我还没有实现预测误差带计算（从截图中可以判断）。 要求： - 统计工具箱-优化工具箱-Kevin Sheppard 的 MFE 工具箱 http://www.kevinsheppard.com/wiki/MFE_Toolbox 可选要求： -Simone Fatichi 的 ARFIMA(p,d,q) 模拟器（MATLAB Central FileExchange #25611） 后者是测试算法性能所必需的（在 arfima_test 中实现）。 注意：这一次，有一个 C/MEX 文件来加速这个过程，没有 .m 等效文件。它用几个编译器（LCC 和 MS VC++ 2008）编译，证明对我来说是稳定的。 计划进一步更新： -其他估计算法-文档-