matlab 多元线性回归 代码

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 算法应用，单变量线性回归&梯度下降：已知如下数据集，绘制出数据集的散点图并给出能够和所有散点拟合出最好的一条直线 # 预测函数 def getHypo(X, theta): return np.dot(X, theta) # 代价函数 def getCost(h, y): m = len(h) return (1.0 / 2*m) * np.sum(np.square(h - y)) # 梯度下降 def getGraDesc(X, y, aplha = 0.001

多元线性回归的基本原理及其matlab实现

数据为某公司三种销售渠道的广告投入和最终销售量，可以用于简单的线性回归分析和机器学习中的线性回归分析。

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用matlab实现的多元线性回归

用Matlab实现的一元线性回归，注释很详细

python源码集锦-多元线性回归模型预测房价

多元多参数的非线性回归分析的资料。一般的书上只讲了线性回归，对非线性回归提到较少，所以是一个难得的资料

1.使用csv_create.py将data文件中的excel文件转为csv文件并保存在data文件夹中； 2.使用csv_split.py将data中的csv文件分为训练集、测试集保存在hf文件夹中； 3.Housing_test1.py为任务1房地产均价预测，采用线性回归模型，结果保存在results/Housing_LR文件夹中； 4.Housing_test2.py为任务1房地产均价预测，采用K邻近回归模型，结果保存在results/Housing_KNN文件夹中； 5.Housing_test3.py为任务2小区的价值评价，采用线性回归模型，采用填零法或是均值法预处理数据缺失，结果保存在results/Housing_LRplus或者results/Housing_LRplus2文件夹中； 6.Housing_test4.py为任务2小区的价值评价，采用K邻近回归模型，采用填零法或是均值法预处理数据缺失，结果保存在results/Housing_KNNplus或者results/Housing_KNNplus2文件夹中；