数据集齐全（60k+数据） 所用方法多，不论老师要求什么，总有符合用得上（分类，逻辑回归，时间序列） 代码+数据集+报告一条龙服务。 内容说明： 数据预处理，数据清洗，对数据进行描述性分析，统计分析，相关性分析，用ggplot2画图。并分别用逻辑回归和决策树分类建立模型。和用时间序列预测数据。 难度不低于课程实践

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GRNN广义回归神经网络MATLAB代码

## 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 ## 2.反向传播算法 （英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 ## 3.BP神经网络： 也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算法调整的。 ## 4.总结： 前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其

直接替换数据即可使用，不需要任何基础 代码注释非常详细，可供学习 本代码为优质代码，丰富齐全，包含内容有： （1）分节设置，注释非常详细，可供学习。 （2）设置隐含层的寻优过程，根据输入自动确定隐含层节点范围，并进行误差寻优，最终获得最佳隐含层节点，减少实验过程。 （3）作图精细，图像结果齐全。 （4）各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全。 （5）最终打印显示测试集的结果。

Python机器学习金融风控信用评分卡模型源码+数据，信用评分卡模型-逻辑回归模型 完整代码包 data:数据文件 code:代码文件 notebook:基于notebook的实现

之前做过的一些项目和学习积累，基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法

该资源内含ipynb文件 主要用于机器学习进行深度学习，能帮助大家加深学习影响。 通过本次实训，要求初步掌握数据分析过程和Python数据分析常用包：Pandas、matplotlib、sklearn的基本使用。 一个完整、充分的数据统计过程主要包括以下步骤：电影数据读取，数据清洗，模型建立，模型训练，数据预测与模型的可视化 实训环境： PyCharm或Anacorda环境、Pandas、NumPy、matplotlib、sklearn 在电影数据中，统计量日均票房=累计票房/放映天数。当日均票房不足百万元时一般将会在接下来的一周左右下档。我们可能会联想推测，日均票房与放映天数是否存在一定的相关性？在本节中，我们将通过一元线性回归对两项数据进行简要的相关性分析，探讨是否可以通过计划放映天数预测电影的票房。

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基于高斯过程回归(GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。