评分卡数据集rankingcard.csv
逻辑回归
制作评分卡时用到的数据
2022-05-12 16:06:11
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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。
2022-05-12 16:06:10
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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。
2022-05-12 14:26:23
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为了实现更加稳健和精准的门诊量预测，构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模，提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息，然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型，对SARIMA模型残差进行进一步学习，实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明，构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度，具有较好的实际应用价值。
2022-05-12 12:52:07
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利用高斯过程回归建立软测量模型，主程序名为OnlineStage.m,包含数据，可以直接运行，亲测可用。
2022-05-12 11:10:16
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汽车价格预测-高度线性预测项目：一种线性回归模型，用于预测美国市场的汽车价格，以帮助新进入者了解美国汽车行业的重要定价变量。 高度全面的分析，详细说明所有步骤； 数据清理，探索，可视化，特征选择，模型构建，评估和MLR假设有效性
2022-05-12 10:21:50
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该工具箱使用简单的界面实现了用于回归和分类的极限学习机 (ELM)。 只需一行代码，就可以训练 ELM 模型。 另一行用于在新数据上测试模型。
此实现还包括添加来自 RVFL 的功能链接的选项，这会在输入和输出之间创建额外的连接。
2022-05-12 09:57:13
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R语言回归分析
回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。
最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减少响应变量的真实值与预测值的差值来获得模型参数（截距项和斜率），具体而言，即使得残差平方和最小。下面将通过几篇博客介绍回归分析，这是第二篇：异常观测值。
8.4.1 离群点
离群点是指那些模型预测效
2022-05-11 22:53:36
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近些年来随着中国经济和城市化的飞速发展，廊坊市地处京津冀地带，其经济同样得到了快速增长。本文主要选取2002-2018年的有关数据，利用计算机进行MATLAB编程，同时建立多元回归模型来研究廊坊市的GDP的影响因素等，并对近两年的GDP值做相关预测，由预测结果可以对廊坊市未来的发展等有一定了解。
2022-05-11 16:19:07
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学生分数预测：根据学生学习的时间对学生分数进行预测。 通过在Python中使用Scikitlearn库应用线性回归，以及使用Pandas和Matplotlib等库进行数据准备和数据可视化
2022-05-11 14:35:28
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