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UCI_CpuPerformance_Regression- 使用UCI CpuSet进行回归 数据集：您可以通过获取数据 df = pd.read_csv('./machine.data', sep=',', header=None) 数据集属性信息： 供应商名称：30（顾问，amdahl，apollo，basf，bti，burroughs，crd，cambex，cdc，dec，dg，地层，四相，古尔德，霍尼韦尔，hp，ibm，ipl，magnuson，微数据，nas，ncr ，nixdorf，perkin-elmer，prime，siemens，sperry，sratus，wang） 型号名称：许多独特的符号 MYCT：机器循环时间（以纳秒为单位）（整数） MMIN：最小主内存（以千字节为单位）（整数） MMAX：最大主内存（以千字节为单位）（整数） CACH：高速缓存内

MATLAB用拟合出的代码绘图该文档显示了Bootstrap在使用Matlab的非线性回归问题中的应用 第1部分：具有模拟数据的Bootstrap演示 为了演示引导程序，我们将首先从模型中模拟一些嘈杂的数据： B（t）= Bo *（1-exp（-Kh * t）） 具有两个参数：Bo（B的最大值）和Kh（过程的速率常数）。 计算为输入参数值和时间点向量计算模型输出B（t）： % Modelo de la cinética de primer orden function B = Hidrolisis ( Var , t ) % Var representas las variables del modelo Bo=Var( 1 ); Kh=Var( 2 ); B= Bo*( 1 -exp(-Kh*t)); end 模拟数据 为了模拟实验数据，我们将一些正态分布的噪声添加到模型预测中 % Load time points t=xlsread( ' PBM.xlsx ' , ' A2:A104 ' ); % Specify model parameters Bo = 56.60 ; % mL

图像修复 matlab代码

1.机器学习实战项目——分类&回归.zip 2.波斯顿房价问题等

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1、广义线性回归 广义线性模型有三个组成部分： (1) 随机部分, 即变量所属的指数族分布 族成员, 诸如正态分布, 二项分布, Poisson 分布等等. (2) 线性部分, 即 η = x⊤β. (3) 连接函数 g(µ) = η。 R 中的广义线性模型函数glm() 对指数族中某分布的默认连接函数 是其典则连接函数, 下表列出了 R 函数glm() 所用的某些指数族分布的 典则连接函数. 2、0-1因变量的回归模型 对于因变量为0,1变量的问题，可以考虑两种模型来解决 经过Probit变换和Logit变换，两种模型可以写成： 多变量情况： logit回归 probit回归 3