基于MATLAB的多元非线性回归模型。文章充分利用 MATLAB统计工具箱的优势 ,通过程序的实现 ,对多元非线性回归模型的未知参数的估计方法以及对估 计后的模型预报做出研究 ,并以实例验证了该方法的有效性。

数理统计大作业（线性回归）.docx

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，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。

COGS-109建模和数据分析 该项目使用线性回归和K均值聚类对饮食习惯数据集进行分析，该数据集包含确定肥胖的变量。 研究重点： 使用探索性线性回归和聚类，我们旨在检查数据集中的几个属性，以发现哪些是预测个体体重的最佳指标。数据集信息： 该数据集包含从墨西哥，秘鲁和哥伦比亚的个人收集的数据。该数据可用于根据饮食习惯和身体状况估算肥胖水平。有2111个实例和17个不同的属性。此外，使用体重不足，正常体重，I级超重，II级超重，I型肥胖，II型肥胖和III型肥胖的值对数据进行分类。笔记： 主要报告可在以下位置找到：“ COGS 109最终报告.pdf” 包含我们的代码的Jupyter笔记本可在以下位置找到：“ COGS 109 Final report.ipynb” 演示海报可以在以下位置找到：“肥胖分析海报” 我们使用的数据集可以在以下位置找到：“ ObesityDataSet.csv”

基于目前的时间序列数据，做未来非线性预测，简便易行，直接放在pycharm或者jupyter notebook就可以运行

线性回归模型建模步骤 （一元线性回归、多元线性回归）

用c#实现一元线性回归，进行预测分析。可以根据年进行预测分析，和highchart图形很好的运用！

机器学习的线性回归章节ppt

负荷预测算法 使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测/电力预测。

预测股票市场价格 预测股票价格-线性回归vs随机森林对于这个项目，我使用了包含指数价格的csv文件。 文件中的每一行都包含1950年至2015年间S＆P500指数价格的每日记录。数据集存储在sphist.csv中。 数据集的列为： 日期-记录的日期。 开盘价-当日（交易开始时）的开盘价。 高-白天的最高交易价格。 低-白天的最低交易价格。 收盘价-当日（交易完成时）的收盘价。 交易量-交易的股票数量。 收市价调整-每日收市价，追溯调整以包括任何公司行为。 在这里阅读更多。 我将使用该数据集来开发利用线性回归和随机森林算法的预测模型。