本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型，废话不多说，具体如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-lear

论文研究-非线性回归的弹性分析在股票投资与行情预测中的应用.pdf,  根据我国沪深股市中个股在每一阶段内的每日成交量与每日收盘价的统计数据 ,应用最小二乘法分段拟合了成交量关于价格的非线性回归方程 ,并通过对回归方程的弹性分析 ,揭示了量价变化之间相互作用的内在规律 ,为股票投资和市场预测给出了一种比较实用的技术分析方法 .投资者只要及时把自己所选定的股票在近期内的日成交量与日收盘价的原始数据输入本文所给的数学模型 ,就可根据模型输出的弹性数值序列的变化特征 ,预测出该股的后期行情 ,然后调整自己的投资策略 .

以手工和运用EViews软件(或其他软件)： (1) 做出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； (2) 对所建立的回归方程进行检验； (3) 若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。

用C语言实现的多元线性回归方程的建立，希望对各位有所帮助。

线性回归Python实现（ipynb文件）.zip

可详细参考博主文章《【机器学习+sklearn框架】（一） 线性模型之Linear Regression》的公式推导，结合代码进行学习。

该文件是配合梯度下降法实现多元线性回归，在使用时需要放在代码的同一目录下

基于TensorFlow2 线性回归.py

总结常见的机器学习线性回归的方法，最小二乘法、局部加权法、岭回归、Lasso回归、多项式回归公式推导过程

sklearn实现多元线性回归及多项式回归，个人学习笔记，简单易懂，实现多项式回归