案例基于pyspark开发，使用了线性，Ridge，LASSO，Elastic Net，决策树，梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测，并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析

基于MATLAB编程，用灰色神经网络的回归分析，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

使用matlab建立bp神经网络回归预测，带完整代码、数据、测试结果、详细说明，读者可自行修改，后续会进行多种回归预测对比以及建立复杂神经网络

1. 线性回归数据集 2. 基于Pytorch实现线性回归/单层神经网络模型

基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本

Elisa 回归拟合工具，支持logistic曲线拟合(4参数)，多项式，直线，logit_log等 。

基于径向基神经网络的数据回归预测MATLAB代码

基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码