应用回归分析

一个Matlab非线性回归的小程序和例子。

非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。

基于MATLAB的多元非线性回归模型。文章充分利用 MATLAB统计工具箱的优势 ,通过程序的实现 ,对多元非线性回归模型的未知参数的估计方法以及对估 计后的模型预报做出研究 ,并以实例验证了该方法的有效性。

基于目前的时间序列数据，做未来非线性预测，简便易行，直接放在pycharm或者jupyter notebook就可以运行

本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型，废话不多说，具体如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-lear

论文研究-非线性回归的弹性分析在股票投资与行情预测中的应用.pdf,  根据我国沪深股市中个股在每一阶段内的每日成交量与每日收盘价的统计数据 ,应用最小二乘法分段拟合了成交量关于价格的非线性回归方程 ,并通过对回归方程的弹性分析 ,揭示了量价变化之间相互作用的内在规律 ,为股票投资和市场预测给出了一种比较实用的技术分析方法 .投资者只要及时把自己所选定的股票在近期内的日成交量与日收盘价的原始数据输入本文所给的数学模型 ,就可根据模型输出的弹性数值序列的变化特征 ,预测出该股的后期行情 ,然后调整自己的投资策略 .

主要介绍了python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

多元多参数的非线性回归分析的资料。一般的书上只讲了线性回归，对非线性回归提到较少，所以是一个难得的资料

matlab偏最小二乘法代码，整理各种线性和非线性回归，参考网上资料