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虚拟变量在
线性回归模型
中的应用
借助虚拟变量, 在
线性回归模型
中引入品质标志, 使模型更完善; 运用虚拟变 量改变回归直线的截距、斜率; 虚拟变量既可作自变量, 又可作因变量; 灵活应用虚拟变量可以使许多复杂的问题简单化。
2021-12-22 21:47:39
159KB
虚拟变量
线性回归模型
1
linear_regression:在python中实现
线性回归模型
-源码
线性回归 在python中实现
线性回归模型
2021-12-14 09:55:53
1.25MB
Python
1
电力需求预测:用于预测需求的
线性回归模型
-源码
需求预测 用于预测需求的
线性回归模型
,使用python编写的笔记本运行线性回归以预测需求负荷。 数据恰好来自2013年至2015年间阿根廷Corrientes省的 。单击 查看笔记本。
2021-12-05 18:50:37
726KB
JupyterNotebook
1
House-Price-Predictor:实施了多元
线性回归模型
来预测房价-源码
房屋价格预测器 目的和技术:以下程序使用Python , Matplotlib , Numpy , Sympy , Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序: 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法:我实现了一个多元
线性回归模型
来预测房价。这种方法也称为多元回归,是一种统计技术,它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下,我从数据集中提取了几个变量,包括房价,犯罪率,年龄,距水的近距离,税收等,以使我的模型更准确。我挑选出与初始价格数据相对应的p值较低的变量,以及对于此特定问题具有逻辑意义的其他条件。然后,我将自己的知识运用到分配方法,标准差,MSE,RMSE等方面……对房价进行最终计算。 另外,我考虑了线性回归中的多重共线性等问题,以确保我的程序尽可能精确。 数据可视化工作: 下面是一个模型,用于说明数据集中变量
2021-12-05 18:05:17
3.27MB
JupyterNotebook
1
线性与非
线性回归模型
检验方法研究
线性与非
线性回归模型
检验方法研究,李武选,,在进行回归分析建模时,模型的准确性是极其重要的,不恰当的模型,会歪曲所研究问题的事实真相,误导人们对问题的正确理解。在取
2021-11-30 20:11:58
240KB
首发论文
1
MATLAB_多元
线性回归模型
_梯度下降与正规方程对比.zip
------------:)----------采用MATLAB语言编程,基于梯度下降法实现多元
线性回归模型
,并与正规方程计算结果进行对比。
2021-11-23 10:42:22
29.87MB
matlab
多元线性回归
梯度下降
正规方程
1
基于pytorch的多元
线性回归模型
.zip
该模型主要是以多元回归为主,比如:多对一的输出,多对多的输出,都可以用回归模型解决。文件分为两种:一种是针对随机产生的数据写的多元回归模型;另一种是根据真实的文件数据写的多元回归模型。两个模型大同小异,主要的不同就是数据的生成方式,一个是随机,一个是文件导入。多元
线性回归模型
是基于pytorch完成的,对于初学者绝对的友好。
2021-11-18 15:01:25
14KB
多元线性回归
神经网络模型
基于梯度下降法的
线性回归模型
预测房价
基于梯度下降法的
线性回归模型
预测房价,进行多元线性回归,其中包括一套关于房价预测的数据和基于numpy和pandas基础库的源代码
2021-11-13 15:17:23
1.46MB
python
线性回归
1
线性回归数据集学习时间与分数数据集
学习时间与分数数据集,25条数据
2021-11-11 16:13:22
188B
数据集
线性回归模型
1
基于修正的一元
线性回归模型
的企业利润预测研究
基于修正的一元
线性回归模型
的企业利润预测研究,张琛,那宝贵,本文针对一元
线性回归模型
进行研究,用马尔可夫链状模型对一元
线性回归模型
进行修正和改进,使得修正后的一元
线性回归模型
更加的
2021-11-08 09:13:04
288KB
首发论文
1
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