主要为大家详细介绍了Tensorflow实现神经网络拟合线性回归，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

神经网络拟合回归，替换对应数据即可使用，matlab源程序。

因为整个项目包中包括一个python3.7的lib库，文件太大，所以需要自己将linear.py和放到PyCharm项目中，有问题可以问我

通过数学模型介绍了，非常热门，应用广泛，高大上的一些机器学习模型

使用matlab实现贝叶斯向量自回归模型，可用于经济学中的预测

回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,运用改进的果蝇优化算法(FOA)对传统GRNN模型进行优化,应用主成分分析法(PCA)对样本数据进行降维简化处理,以减少次要因素对预测结果的干扰。选取晓明矿数据对模型进行验证,预测效果良好,其平均绝对误差为3.98%,低于传统GRNN模型的7.06%。

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）。