内容主要是单变量线性回归的python实现过程。

机器学习线性回归实例，使用UCI的“household_power_consumption_1000.txt”数据集，实现线性回归算法和基础最小二乘法。

使用于TensorFlow2 的多变量波士顿房价预测模型的代码，用于线性回归分析，此为直接在Anaconda的Jupyter 上使用

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该资源是多元回归分析的案例，包含数据生成、模型建立、变量选择、相关性分析等等。配套的讲解资源是适合新手学习：https://blog.csdn.net/weixin_46111814/article/details/105673197

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灰狼算法优化lstm进行回归预测，内置数据集，全中文注释，可以在matlab2019或者更高版本上直接运行。

评分卡数据集rankingcard.csv 逻辑回归 制作评分卡时用到的数据

内容主要做了数据的前期处理，包括数据的预处理、数据填充、数据标准化。然后将处理后的数据进行了逻辑数据回归分类，最终使用roc曲线来评估模型的好坏程度。 适合于目前学习机器学习中数据分析于挖掘这一类的同学观看，如果需要数据，请关注并且私信我，最终可以在本程序上举一反三，完成对机器学习逻辑回归算法方向的学习。

结合刘房子矿业有限公司一井工程实际,介绍了回归方程在矿井通风阻力测定数据分析中的应用情况。根据对测定结果的分析,提出了该矿井通风系统改进建议。实践表明,运用数理统计中的回归方程来处理通风阻力测定数据,比经验公式提高了精度,计算结果更加准确。