LSSVM做回归希望对大家有用-源程序以及数据.rar 源代码 %% ==============清除代码窗口和工作空间=============== clc; clear; %% ==================下载数据======================= load surdata1.mat; load surdata2.mat; load wearvol.mat; load workcondition.mat; %% ==================训练数据======================== % 数据预处理 xx=surdata1'; yy=surdata2'; zz=wearvol; ww=workcondition; % 训练数据提取 X=ww; X=xx; Y=yy; %% =====================测试数据===================== Xt=ww; Xt=xx; %% =====================模型初始化===================== type = 'function estimation'; kernel = 'RBF_kernel'; gam = 100;                 % Regularization parameter sig2 = 0.01;              % Kernel parameter (bandwidth in the case of the 'RBF_kernel' % 寻优之后的参数 % gam =  0.0869335 ;                 % Regularization parameter % sig2 =  83.8678 ;              % Kernel parameter (bandwidth in the case of the 'RBF_kernel' %% =====================参数寻优====================== model = initlssvm;                 % 模型初始化 costfun = 'crossvalidatelssvm'; costfun_args = {10,'mse'}; optfun = 'gridsearch'; model = tunelssvm;   % 模型参数优化 %% ======================测试数据======================= model = trainlssvm;  % 训练 Yp = simlssvm; %% ======================结果显示======================== figure; plot,Yp,'ro:') hold on plot,Yp,'b*:') hold on plot,Yp,'k :') grid on; 源程序以及数据.rar

社会科学文献出版社出版的《回归分析》一书，由谢宇主编，此为影印版，仅用于学习交流，不可用于任何商业用途。侵删！

贝叶斯回归 贝叶斯回归的matlab实现

（3）上述两种方法的比较 方法（1）给出组内和组间的检验结果，计算出显著性水平；方法（2）只给出组建检验， 另外计算出相关系数和显著性水平。 二、QAP回归分析 QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系，并且对 r 的平方的显著 性进行评价。在具体计算的时候要经过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元 素进行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列进行（同时）随机置换，然 后重新计算回归，保存所有的系数值以及判定系数 r2 值。重复这种步骤几百次，以便估计 统计量的标准误（standard errors）。对于每个系数来说，该程序将计算出在全部随机置换的 次数中，产生的系数大于或等于第一步计算时得到的系数的随机置换所占的比例。在进行多 元回归的 QAP分析的时候，最主要要求是回归中的所有变量（即所有矩阵）必须是 1-模矩 阵，即必须是 N×N的方阵。如果给出的是“个人-事件”关系网络等隶属关系数据，可以利用 UCINET中的算法（Data>Affiliations）转换为 N×N矩阵。关于 QAP多元回归分析，这里仅 举 24个国家之间的多种关系数据加以说明（有关 QAP回归的具体细节，请参见 Krackhardt, 1988）。

本案例使用房价预测的数据，使用Python做了线性回归、二次回归和三次回归，并分别得出三者的模型拟合得分，来探究针对本案例的模型拟合效果。也侧面分析了欠拟合、过拟合的现象。

专题报告：增产不及预期+替代价差回归 玉米阶段性底部已现.pdf

基于回归分析的饱和水和饱和水蒸汽密度的软测量 检测

主要介绍如何使用python搭建：基于三个经典机器学习算法的个贷违约预测模型。三大模型：朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归。

六、logistic逐步回归（变量筛选） MODEL语句加入选项“ SELECTION=STEPWISE SLE=0.10 SLS=0.10;” 常采用似然比检验： 决定自变量是否引入或剔除。

Matlab的耳语弹力网 交叉验证和自举弹性网惩罚回归 创建者：Federico Calesella，Silvia Cazzetta，Federica Colombo和Benedetta Vai IRCCS圣拉斐尔科学研究所神经科学系精神病学和临床心理生物学部门，意大利米兰 目录 1.项目概述 该代码旨在估计机器学习框架中的弹性净回归，以达到目标预测的目的。 具体来说，它包括以下管道： K-Fold嵌套交叉验证：用于预测准确性评估； 引导程序：用于评估相关预测因子。 相关规格： 支持线性回归和逻辑回归； 可以同时优化alpha和lambda超参数（有关lambda优化，请参阅）； 交叉验证过程是分层的（即，在整个文件夹中维护数据集中类的比例）； 提供了用于不平衡分类任务的类权重的可选使用； 提供了分层引导程序的可选用法（即，在整个重采样过程中都保持了数据集中类的比例）。 2.设定 一世。 系统要求 该代码已在以下操作系统上经过测试： Linux Mac OSX 视窗 该代码已在MATLAB版本2016b和2017a上进行了测试。 在某些内置的MATLAB函数中，先前版本和后续版本可能有