故可以用Logistic曲线模型进行拟合

多元线性回归，逐步回归分析的SPSS实现与结果解释

回归模型分类（线性回归、自回归、面板回归）

机器学习与数据科学 机器学习和数据挖掘：回归[线性（选择和收缩，降维，超出线性范围）和非线性回归（逻辑，K-NN，树）]，交叉验证（LOOCV，K折，偏差与方差） ，分类（LDA，QDA，K-NN，物流，树，SVM），聚类（PCA，K-Means，分层）本课程将介绍数据挖掘/统计学习的主要主题，包括：统计基础，数据可视化，分类，回归，聚类。 重点将放在统计学习方法，其背后的模型，直觉和假设以及对实际问题的应用上。 您可以在stats 415项目文件夹中找到我的最终项目。 项目总结 实施整个学期学习的所有分类器，以预测通过BMI分类的美国肥胖率，其中最佳分类器为7倍KNN，预测准确性为81.54％ 分析模型选择方法以提供最佳模型并找到最佳预测因子； 结论是可以根据收入，饮食习惯，运动习惯和购物习惯来非参数地预测BMI

Prudential-Life-Insurance-Risk-Prediction:机器学习算法适用于大量申请人数据，以预测其人寿保险风险。 这些算法包括线性回归，决策树，支持向量机（SVM）和XGBoost

对附件一数据建立了总里程等相关因素与成交价格、指导价格、线路成本的多元线性回归模型；为了提高线路价格的预测精度，又建立了基于多因素的 LightGBM 回归模型并与多元线性回归模型进行比较；最后，以历史成功交易的平均溢价比为参考，根据不同需求紧急程度为附件 2 的任务进行了三次报价定价

使用ANN，多元线性回归和XGBoost_regression预测超导临界温度-K 我已经使用ANN，多重Liniear回归和XGBoost_regression来预测超导体材料的临界温度。

机器学习

聚类回归与多元线性回归的对比研究.pdf

分段线性拟合matlab代码 Piecewise linear fitting/regression MATLAB This method can be used in both linear regrassion and nonlinear regression. The dimension of beta depends on the number of coefficient you are seeking. 线性非线性皆适用 本例中要根据数据拟合两段直线，已知两段直线在x轴截距分别为(0，0)和(133，0)，断点在0.95max{ydata}处。本文亮点在于利用逻辑语句进行分段函数定义的方法。网上有许多方法都不如此法简洁明了。 参考网站： code： clc clear all close all load('1.mat') %x0为断点 x0 = 0.95*xdata(ydata == max(ydata)); %定义分段函数，采用匿名函数语法 model = @(beta,x) beta(1).x.(x>0&x=x0&x<1