void LET(double **CoefficientMatrix, double *ConstantMatrix, int m, /*系数矩阵为m行n列*/ int n, /*常数矩阵为1行n列*/ double *Result) 参数说明：第一个参数所指向的二维空间存放了系数矩阵，m行n列，每一列为一组观测值。比如第一列是第一组观测值，x1、x2、x3、x4……xm。每一行是相同量的不同组观测值，如第一行，x1、x11、……x1n 第二个参数是n组观测值的常数值 第三个参数为系数矩阵的行数 第四个参数为系数矩阵的列数，也为常数矩阵的长度 第五个参数为返回结果，即所求线性回归方程的系数，从b0-bm共m+1个

matlab中的f-measure代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%% Ben Engelhard，普林斯顿大学（2019 年）。 本套餐免费提供，不提供任何保修； 您可以根据自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证第 3 版的条款重新分发和/或修改它。 如果使用此代码，请引用：B Engelhard 等人。 VTA 多巴胺神经元中感觉、运动和认知变量的专门编码。 自然，2019 年。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%% 编码模型 该软件包预处理联合行为和神经元数据，然后通过编码模型对其进行处理，以获得行为变量对单个神经元活动贡献的定量测量，如以下论文所述：B Engelhard 等。 中脑多巴胺神经元的感觉、运动和认知变量的专门编码。 Nature, 2019。有关编码模型的详细信息，请参阅论文。 函数列表：make_predictor_matrix_generalcase.m process_encoding_model

1、某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图； 2)检验分布的正态性； 3)若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数.

机器学习系列4 使用Python和Scikit-Learn回归模型.ipynb

基于FCM模糊聚类和GRNN广义回归神经网络的数据预测仿真

eviews可用来做面板固定效应、随机效应回归，广义矩差分

【直线回归】 ·举例说明回归背景问题 ·通过该例导出直线回归的意义 ·简述正态分布的性质 ·由此导出直线回归分析对资料的要求 ·简述直线回归的回归系数检验 ·直线回归的预测值及其95%可信区间 ·标准曲线制作中的直线回归问题 ·直线回归分析小结 ·思考题

这个是用来做多元线性分析的财政收入数据，一共有50组，影响因素选择了工业生产总值、GDP、社会商品零售总额等9个，因此数据为50*10（其中一维为财政收入），可以用来给同学们来作为多元线性回归分析的例子。

使用心脏病数据集进行Logistic回归 该项目是将Logistic回归应用于心脏病患者的数据集，并使用Rstudio创建回归模型以预测潜在患者。 使用的技术/框架 RStudio Rmarkdown 电子表格 使用的RStudio库 图书馆（MASS） 图书馆（插入符号） 图书馆（阿米莉亚） 库（caTools） 图书馆（pROC） 图书馆（ROCR） 图书馆（plyr） 图书馆（GGally） 图书馆（ggsci） 图书馆（cowplot） 图书馆（ggpubr） 安装R软件包 rpack <- c("MASS", "caret", "Amelia", "caTools", "pROC", "ROCR", "plyr", "GGally", "ggsci", "cowplot", "ggpubr") install.packages(rpack) 数据集 来

采用烟花优化算法优化（FWA）优化LSTM回归预测，全中文注释，内置数据集，直接matlab2019中运行就可以。