预算matlab代码###线性回归模板 #### Description在MATLAB和python中实现的线性回归算法。 使用梯度下降或正态方程学习回归参数。 允许任何（合理）数量的连续特征。 将输入（csv文件）分为训练集和测试集。 使用训练集学习参数，并计算训练集和测试集上的误差。 如果使用梯度下降（脚本中的set选项），则绘制成本函数收敛图。 基于的Ex.1的代码。 ####用于开发和测试的数据集 ####文件MATLAB回归脚本：linear_regression_script.m 脚本的功能形式（允许在函数调用中指定参数）：linear_regression.m 回归脚本的Python实现：lin_reg.py 主脚本和函数使用的MATLAB函数：computeCostMulti.m，gradientDescentMulti.m

简单线性回归c语言实现，计算偏差平方和，平均标准偏差，回归平方和，偏差平均值

回归算法讲解

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K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。

【python机器学习】逻辑回归算法实现（基于鸢尾花数据集）-附件资源

可详细参考博主文章《【机器学习+sklearn框架】（一） 线性模型之Linear Regression》的公式推导，结合代码进行学习。

偏最小二乘回归：当数据量小，甚至比变量维数还小，而相关性又比较大时使用，这个方法甚至优于主成分回归。