本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于导师学习神经网路的回归拟合的仿真，实现基于近红外光谱的汽油辛烷值预测的模拟

Python中的轨迹分析和分类（Pandas和Scikit Learn） 一项针对数据挖掘研究生课程的大学项目。 给我们一个trainset，其中地理点与时间间隔成对。 首先，我们清理数据集，然后形成轨迹（具有相应的路线ID）。 本部分的最后一步是根据_their的total_distance和最大距离（它们的两个点之间）过滤掉一些轨迹。 该项目的目标首先是计算test_set_a1 / a2.csv和train_set.csv的轨迹之间的轨迹相似度。 用于该算法的算法是： 快速动态时间规整（Fast-DTW） ，取自 我实现的最长公共子序列算法。 每次考虑的距离是点的Haver

逐步回归法matlab代码 写在前面 本文源于百度AI平台飞桨学院《》课程中我自己的心得和理解。 本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程，并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容，不求详尽但求简洁明了。 模型构建基本流程 飞桨的模型覆盖计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等主流应用场景，所有场景的代码结构完全一致，如所示。 图1. 使用飞桨框架构建神经网络过程 飞桨重写房价预测模型 数据处理之前，需要先加载飞桨框架的相关类库。 #加载飞桨、Numpy和相关类库 import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.dygraph as dygraph from paddle.fluid.dygraph import Linear import numpy as np 1. 数据处理 数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后，才能被模型调用。数据处理的代码不依赖paddle框架实现，使用numpy库即可。 对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放到0~

LogisticRegression_LeadScoring 问题陈述： 一家名为X Education的教育公司向行业专业人士出售在线课程。 在任何一天，许多对课程感兴趣的专业人士都会在他们的网站上登陆并浏览课程。 现在，尽管X Education获得了很多潜在客户，但其潜在客户转换率却非常低。 例如，如果说他们一天之内获得100个销售线索，那么其中只有大约30个被转换。 为了使此过程更有效率，该公司希望确定最有潜力的潜在客户，也称为“热门潜在客户”。 如果他们成功地识别出这组潜在客户，则潜在客户转换率应该会上升，因为销售团队现在将更多地专注于与潜在潜在客户进行沟通，而不是打电话给每个人。 X Education已任命您帮助他们选择最有希望的潜在客户，即最有可能转化为付费客户的潜在客户。 公司要求您建立一个模型，在该模型中，您需要为每个潜在客户分配潜在客户得分，以使潜在客户得分较

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，其负荷变化具有明显的周期性，文章采用Elman神经网络与BP神经网络建立模型，提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。对某电网实际历史数据进行仿真预测，经研究发现，Elman模型具有收敛速度快、预测精度高的特点，同时表明利用Elman回归神经网络建模对某电网负荷进行预测是完全可行的，在负荷预测领域有着较好的应用前景。

通过对某矿11-2煤层瓦斯含量实测数据的整理、分析,建立多元线性回归模型,利用SPSS工具计算多元线性回归方程来预测煤层瓦斯含量。结果显示11-2煤层的瓦斯含量主控因素为底板标高,其与主断层距离也是影响瓦斯含量的重要因素,多元线性回归方程预测值与实测值相近,准确性较高。该方法可为煤层瓦斯含量预测提供一种新途径。

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首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。

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