基于R语言lars包的改写，详细实现lasso模型和adaptive lasso模型，并使用两个模型分别研究了幸福指数的影响因素，得出：Adaptive lasso模型具有更强的Oracle性质。

四参数逻辑回归。 MatLab cftool函数的一个大漏洞是缺少Logistic函数。 特别是，四参数逻辑回归或 4PL 非线性回归模型通常用于生物测定或免疫测定（如 ELISA、RIA、IRMA 或剂量React曲线）中的曲线拟合分析。 它的特点是其经典的“S”或 S 形适合曲线的底部和顶部平台、EC50 和斜率因子（希尔斜率）。 该曲线围绕其拐点对称。 4PL 方程为： F(x) = D+(AD)/(1+(x/C)^B) 在哪里： A = 最小渐近线。 在具有标准曲线的生物测定中，这可以被认为是 0 标准浓度下的响应值。 B = 希尔坡度。 希尔的斜率是指曲线的陡峭程度。 它可以是正数或负数。 C = 拐点。 拐点定义为曲线上曲率改变方向或符号的点。 C 是分析物的浓度，其中 y=(DA)/2。 D = 最大渐近线。 在有标准曲线的生物测定中，这可以被认为是无限标准浓度的响应值

四、参数的置信区间 参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。 在变量的显著性检验中已经知道： 容易推出：在(1-)的置信水平下i的置信区间是 其中，t/2为显著性水平为 、自由度为n-k-1的临界值。

matlab16 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.

以高校专业技术人员月工资收入为研究对象，采集了4O组数据样本，建立了线性回归模型，对影响工资 收入的学历、工作年限、职务、任职年限四个因素进行了分析，得出了相应的结论

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85274948 【全部课程列表】 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义

基于matlab实现基础的线性回归以及逻辑回归，内附全代码及相关测试数据

1、关于回归：回归最初是指“回归到中等” 回归分析：关于研究一个变量（应变量或被解释变量）对另一个或多个变量（自变量或解释变量）的依赖关系，其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值 2、回归分析的主要内容 从一组原始数据出发，确定变量之间的数量关系形式。即统计回归模型的具体形式和模型参数的估计值 对这些定量关系式的可信度进行统计检验 判别和选择诸因素中重要的影响因素 对经济活动进行分析和预测 3、回归与因果关系 虽然回归分析研究一个变量对另一（些）变量的依赖关系，但他并不一定意味着因果关系。 古扎拉蒂：“从逻辑上来说，统计关系本身不可能意味着任何因果关系”； 肯达尔和斯图亚蒂：“对于因果关系的理念，必须来自于统计学以外，最终来自这种或那种理论”

大数据-算法-非线性回归与参数估计及其在北长山岛森林生态系统碳收支估算中应用.pdf