机器学习编程作业线性回归.7z

非线性回归分析及其应用，贝茨。值得看看，对非线性回归理论学习挺有用的。

本文运用一元线性回归模型，对我国城镇居民的消费支出和收入之间的长期稳定关系进行了研究，测算了边际消费倾向系数，并分析了二者之间的关系。研究结果显示，城镇居民收入是影响城镇居民消费性支出的主要原因，而收入增量和消费增量之间存在着显著的因果关系，城镇居民消费对城镇居民收入存在着显著的影响关系。提出了保持城镇收入持续增长，促进消费的建议。

java 实现的一元线性回归、多元线性回归 采用最小二乘法

机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集

该数据为信息分析与预测进行一元或多元线性回归所用到的数据，包含厦门2019年的天气数据。

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Python 线性回归方程计算，导入EXCEL数据，计算线性拟合函数K和B值，并用图像展现样本数据和拟合函数

线性回归试图通过将线性方程拟合到观测数据来模拟两个变量之间的关系。 一个变量被认为是解释变量，另一个被认为是因变量。 例如，建模者可能希望使用线性回归模型将个体的体重与其身高相关联。 在尝试将线性模型拟合到观察数据之前，建模者应该首先确定感兴趣的变量之间是否存在关系。 这并不一定意味着一个变量会导致另一个变量（例如，更高的 SAT 分数不会导致更高的大学成绩），但这两个变量之间存在某种显着关联。 散点图是确定两个变量之间关系强度的有用工具。 如果建议的解释变量和因变量之间似乎没有关联（即，散点图没有表明任何增加或减少的趋势），那么对数据拟合线性回归模型可能不会提供有用的模型。 两个变量之间关联的一个有价值的数值度量是相关系数，它是一个介于 -1 和 1 之间的值，表示两个变量的观测数据的关联强度。 线性回归线具有形式为 Y = a + bX 的方程，其中 X 是解释变量，Y 是因变量。

预算matlab代码###线性回归模板 #### Description在MATLAB和python中实现的线性回归算法。 使用梯度下降或正态方程学习回归参数。 允许任何（合理）数量的连续特征。 将输入（csv文件）分为训练集和测试集。 使用训练集学习参数，并计算训练集和测试集上的误差。 如果使用梯度下降（脚本中的set选项），则绘制成本函数收敛图。 基于的Ex.1的代码。 ####用于开发和测试的数据集 ####文件MATLAB回归脚本：linear_regression_script.m 脚本的功能形式（允许在函数调用中指定参数）：linear_regression.m 回归脚本的Python实现：lin_reg.py 主脚本和函数使用的MATLAB函数：computeCostMulti.m，gradientDescentMulti.m