线性回归餐厅情感分析 目录表 描述 线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还是否定的。 它以86％的准确度正确预测正确的标签。 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.9.1 NumPy库版本：1.20.0 熊猫库版本：1.2.2 数据集 制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。 常见词（例如“ the”，“ a”等）未分类。 每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中是否使用单词）。 除了评论是肯定的（1）还是否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。 设置 下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。 将它们放在单个文件或项目文件中。 运行代码 将以下内容添加到类文件中： x = logistic_regression("train_d

在 spss 中可以直接进行非线性拟合，步骤如下（假定已经进行了数据输入。

灰色线性回归模型，将灰色和线性函数的性质结合在一起，是灰色更加准确

根据boston房价数据，进行训练线性回归模型，并进行标准化数据处理，L1、L2正则化损失函数

Applied Linear Statistical Models By Kutner & Nachtsheim & Neter，哥伦比亚大学线性回归课程规定的教材，堪称经典，难度和深度兼具，想要了解线性回归模型朋友自取

讲解MATLAB在多元非线性回归方面的一篇学术论文，非常值得参考，很有用。

基于matlab的多元线性回归，可以实现3元以内的线性回归，对电力系统负荷进行预测和校验

数据是关于大学生月消费额与其影响因素，样本量103个，虚拟变量3个（性别、年级、消费类型），影响变量16个（月总消费、月聚会次数、月课外学习时间、花呗额度、月兼职次数等等) ）

线性回归模型常用训练数据集，包含50_Startups.csv与studentscores.csv。

通过SPSS软件在人口预测的应用，讲述非线性回归分析的步骤，图文并茂。