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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针对数据分析技术在电网工程数据测算分析领域的应用问题，文中分析了电网工程的技术特征，采用层次分析法（AHP）构建了电网工程的技术参数体系，并进一步提出了基于层次凝聚聚类（HAC）与多元回归分析（MRA）的电网工程数据分析方法。文中所提的方法是采用HAC方法对电网工程数据进行聚类，采用MRA方法对聚类后的数据进行分析，得到回归方程用于工程造价数据的测算，使得特性相近的数据划分为同组，避免特征差异较大的数据影响测算准确性。通过110 kV变电工程与架空线路输电工程的验算表明，所提方法的工程造价数据测算误差均在10%以内，能够准确地进行电网工程造价测算。
2022-05-11 09:39:17
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调整后的锚定邻域回归（A +）方法是用于单幅图像超分辨率的最新方法之一。 A +方法的一个重要的隐含假设是，与相似的低分辨率（LR）图像块相对应的高分辨率（HR）图像块也必须相似。 因此，HR补丁空间和LR补丁空间中的邻域回归可以共享相同的代表系数。 但是，由于超分辨率问题的不适性，该假设通常是无效的，并且非相似的HR样本色块通常共享较大的代表系数。 为了解决这个问题，我们建议通过将高分辨率的基于相似度的调整权重引入HR表示系数来改进A +方法，以减少这些非相似HR样本补丁的影响。 在超分辨率处理之前，这些调整权重以低的计算成本被合并到投影矩阵中。 数值结果表明，该方法能够以较低的计算成本有效地提高A +方法的性能。
2022-05-10 22:59:44
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多元线性回归的参数估计方法，吴仕勋，赵东方，本文依据高斯—马尔可夫定理，通过对最小二乘估计方法得出的参数估计值的分析，从另外两个角度出发得出了参数估计的值与最小二乘
2022-05-10 21:42:40
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LassoADMM：我们的论文“边缘计算中的协作回归学习的分布式ADMM方法”的源代码
2022-05-10 21:15:55
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1、考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：
求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值及预测区间（置信度95%）.
2、某零件上有一段曲线，为了在程序控制机床上加工这一零件，需要求这段曲线的解析表达式，在曲线横坐标xi处测得纵坐标yi共11对数据如下：
求这段曲线的纵坐标y关于横坐标x的二次多项式回归方程.
2022-05-10 19:07:16
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本资源是SVM神经网络的信息粒化时序回归预测的matlab仿真。本资源利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测，通过实际检验会看到这种方法是十分可行的并且结果很是可靠。
2022-05-10 16:50:45
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