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

matlab 自相关代码

资源特点：基于北京交通大学《机器学习》课程作业，一共有4个案例 1.1 一元线性回归 1.2 1.2 多元线性回归/对数线性回归 1.3 对数几率回归 1.4 线性判别分析 每个案例配有详细的代码和解释，都能测试通过。 机器学习线性回归实验内容 一、实验内容 1.1 一元线性回归 使用Kaggle房价预测数据集： 1.打乱数据顺序，取前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集 2.分别以LotArea, BsmtUnfSF, GarageArea三种特征作为模型的输入，SalePrice作为模型的输出 3.在训练集上，使用最小二乘法求解模型参数（需自己实现，不允许第三方库完成） 4.计算三个模型在测试集上的MAE和RMSE这两种指标的大小（需自己实现，不允许第三方库完成） 5.分别绘制模型的在训练集和测试集上的曲线 6.选做：尝试去除训练集中的异常值或离群值后再次训练模型，绘制模型的预测曲线，观察模型在测试集上预测能力的变化 1.2 多元线

该代码实现了多元线性回归的一般过程，内容详尽，本人试验过，可以放心使用。该代码实现了多元线性回归的一般过程，内容详尽，本人试验过，可以放心使用。

贪心学院自然语言处理高级魔鬼训练营全面剖析自然语言处理领域前沿技术，包括预训练、对话系统、文本生成、知识图谱、信息抽取等。本资源是《第03章 机器学习基础 - 逻辑回归》的5.案例《预测银行客户是否会开设定期存款账户》的数据和参考代码。