Andrew线性回归算法的原始数据集 ，有相应的ipynb训练代码

回归案例研究-红葡萄酒数据

基于GRNN广义回归神经网络的数据分类和基于FCM数据分类对比并输出混淆矩阵评价指标.，matlab2021a运行测试 %% 模糊聚类 data=P1; [center,U,obj_fcn] = fcm(data,5); for i=1:R1 [value,idx]=max(U(:,i)); a1(i)=idx; end %% 模糊聚类结果分析 Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6); Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc)); end end

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数据科学 机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型：准备和可视化数据.ipynb

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