我们通过一个案例研究来说明，回归预测是预测运动成绩的最佳方法。 通过从巴西最著名的体育网站之一获得数学家对一级足球晋升的预测，我们表明，当我们期望回归均值时，进行贝叶斯更新会产生误导。 专家未能意识到结果越极端，预期的回归就越大，因为极高的分数表示非常幸运的日子。

本文检查了一个流行的股票留言板，并在将每日情绪与历史价格信息相结合时使用监督学习算法发现了轻微的每日可预测性。 此外，由于股票交易的盈利潜力，许多流行的金融网站试图通过提供这种消极和积极的在线情绪的汇总来捕捉投资者的情绪也就不足为奇了。 我们质疑不诚实的海报的存在是否通过根据其交易目标撰写情绪作为影响他人的手段来利用董事会的受欢迎程度，从而破坏董事会的目的。 我们排除了这些海报以确定可预测性是否增加，但没有发现明显的差异。

基于波士顿房价数据集，分别使用LinearRegressio，Lasso，ridge, Elastic net线性回归模型进行房价预测，对比模型优劣。适用于建模竞赛的模型选择与调参。 可在博主的机器学习算法专栏中找到对代码的逐句讲解。

本设计基于决策树算法从多角度对某学校网上平台的学生行为数据进行分析，将根据学生的综合成绩将学生划分为三类：优秀（80分 – 100分）、良好（60分 – 79）、差（0分 – 59分）。这些数据包括到课率、预习率、习题正确率、综合成绩，数据量达千余条。通过已有数据建立决策树模型，供该平台未来的使用者进行预测，起到教学预警的作用。

温度变化 全球温度变化的分析，可视化和预测。 ****

基于不平衡数据的Python_Health-Insurance-交叉销售预测 在该项目中，我们将现代机器学习技术应用于保险单持有人的数据，以分析和预测其行为。 使用Python语言，我们对数据的处理方法产生了令人兴奋的见解，可以帮助保险公司进行业务建模。

通过分析动力分散式高速动车组多动力单元制动过程中制动力和速度之间的关系，根据动车组制动过程中的运行数据和制动特性曲线，建立高速动车组制动过程多动力单元的分布式三阶自回归模型;采用多 变量广义预测控制方法，实时生成各动力单元所需制动力，实现制动过程中对动车组各动力单元给定速度的跟 踪控制。采用 MATLAB软件和给出的建模方法以及跟踪控制方法，以 CRH380A 型高速动车组为例进行跟踪控 制仿真。结果表明:由仿真计算得到的动力单元速度与其实际速度的最大正负误差之绝对值均小于2km·h-1，均方根误差小于1km·h-1，均满足高速动车组运行过程的速度误差要求，验证了所建模型的准确性;高速动车组在制动过程中各动力单元对给定速度跟踪控制的最大绝对误差仅为0.195 8km·h-1，大大优于传统的多变量比例积分微分控制方法，满足制动过程中对动车组运行安全、舒适和停靠准确的要求。

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为了提高风电功率的预测精度,研究了一种基于粒子滤波(PF)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的风电功率预测方法。使用PF算法对历史风速数据进行滤波处理,将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据,归一化后构成风电功率预测摸型的新的输入数据;利用处理后的新的输入数据和输出数据,建立PF-RBF神经网络预测摸型,预测风电场的输出功率。仿真结果表明,使用该预测摸型进行风电功率预测,预测精度有一定的提高,连续 120 h功率预测的平均绝对百分误差达到8.04%,均方根误差达到 10.67%。

1.领域：matlab，GA遗传算法优化RBF神经网络算法 2.内容：基于GA遗传算法优化RBF神经网络进行数据预测matlab仿真+代码操作视频 3.用处：用于GA遗传算法优化RBF神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。