机器学习之线性回归案例.pdf

Python-Tensorflow2.3.0-多元线性回归预测(学习笔记)，预测数据

机器学习实验，内含实验指导书(PPT与Word)和参考代码，包括线性回归模型、支持向量机模型、贝叶斯分类以及基于tensorflow实现cnn。

资本资产定价模型（CAPM）是财务中常用的回归模型，用于对股票收益进行建模。 为CAPM开发了贝叶斯方法，以解决行业内的市场波动。 但是，需要使用贝叶斯模型检查程序来根据独立性，方差均匀性和正态性的通常回归模型假设来评估CAPM。 本文提出了贝叶斯残差和贝叶斯p值，以检查这些模型假设并建议对CAPM进行模型扩展。

最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X，再求该矩阵的转置矩阵（X1），接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积（X2），然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W，求解后分别对应截距b、a1、和a2。可见计算一个矩阵的逆是相当耗费时间且复杂的,而且求逆也会存在数值不稳定的情况。 梯度下降法迭代的次数可能会比较多,但是相对来说计算量并不是很大。且其有收敛性保证。故在大数据量的时候,使用梯度下降法比较好。 梯度下降法 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import

代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程及注意事项，代码可直接使用。

一元线性回归的Python代码测试数据，主要是包含一个属性值和label的测试数据

matlab函数实现数据拟合，进行线性回归预测分析。

波士顿房价 这是 sklearn.datasets 里的一种 Toy Dataset ，包含503个美国波士顿房价的观测值，是内置的小数据集，也是研究回归算法的优秀数据集。 Python编程实现 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split

非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。