为了对矿井深部瓦斯涌出量进行预测,介绍了灰色线性回归组合模型的建模方法,以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,通过检验得出模型的精度等级为一级。结果表明:灰色线性回归组合模型可以使传统的灰色GM(1,1)模型不含线性因素的情形得到改善,在预测矿井深部瓦斯涌出量中取得了良好的预测效果,具有一定的实用价值。

使用python，利用简单线性回归模型和多项式回归模型对女性身高与体重的数据进行建模分析与改进,步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型预测等。

改变自搜到的一个JAVA版的代码，项目需要自己数学又烂又懒，只好抄了(这个是多元的，可不是像下面某位说的那样)

matlab知识引例学习一元回归模型、多元线性回归模型和回归分析（附matlab分析源代码） 课题中针对《钢材消费量与国民收入的关系》和《某建材公司的销售量因素分析》做了实例分析和代码实现，做了比较详细和全面的分析讲解。 希望对需要的小伙伴有帮助。

机器学习大作业--基于线性回归的PM2.5预测 收集合肥地区过去一段时间（例如过去一年每个月的平均值）的空气质量（例如pm2.5值），然后构建回归模型，能够预测今年某个月的空气质量值 使用模型 线性回归模型 矩阵模型 梯度下降公式

基于线性回归的PM2.5预测系统python源码，包含了所有的数据以及代码。可供学习及设计参考。 # import library # import csv import numpy as np from numpy.linalg import inv import random import math import sys # read data # data = [] # 每一个维度存储一种污染物的数据,一共有18种污染物 for i in range(18): data.append([]) # []表示这十八个输入中，每一个输入都是一个列表 n_row = 0 # 初始从第0行开始 # 打开数据文件,文件big5编码为繁体字 text = open('D:/PythonCodes/CNN/train.csv', 'r', encoding='big5') # 读取名称为text的Excel文件，返回文件行的累加信息,类型为_csv.reader row = csv.reader(text , delimiter=",") # r中保存了当前行的所有信息

多元线性回归的一个实战 abalone数据集合 详情请阅读我的博客《基于最小二乘法的一般多元线性回归的实战》

本文介绍了保险公司为了赚钱而需要精确预测医疗费用的背景和挑战。由于医疗费用很难估计，保险公司投入了大量的时间和金钱来研发能精确预测医疗费用的模型。本文提出了利用病人的数据来预测特定群体的平均医疗费用，并根据预期的治疗费用来设定年度保费价格的方法。其中，线性回归是一种常用的预测方法。本文的目的是为了便于分析，应用线性回归预测医疗费用。

1、注释详细 2、附多个评价指标计算 3、解决截距不能正确输出的问题 4、附示例数据集

6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。