该资源内含ipynb文件 主要用于机器学习进行深度学习，能帮助大家加深学习影响。 通过本次实训，要求初步掌握数据分析过程和Python数据分析常用包：Pandas、matplotlib、sklearn的基本使用。 一个完整、充分的数据统计过程主要包括以下步骤：电影数据读取，数据清洗，模型建立，模型训练，数据预测与模型的可视化 实训环境： PyCharm或Anacorda环境、Pandas、NumPy、matplotlib、sklearn 在电影数据中，统计量日均票房=累计票房/放映天数。当日均票房不足百万元时一般将会在接下来的一周左右下档。我们可能会联想推测，日均票房与放映天数是否存在一定的相关性？在本节中，我们将通过一元线性回归对两项数据进行简要的相关性分析，探讨是否可以通过计划放映天数预测电影的票房。

监督学习-线性模型-2. 岭回归&Lasso回归

1. 线性回归数据集 2. 基于Pytorch实现线性回归/单层神经网络模型

fredmd_transformed数据集 线性回归 多项式回归 Lasso 岭回归 ElasticNet 等多种机器学习算法 预测模型 机器学习 numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘 dates RPI W875RX1 DPCERA3M086SBEA CMRMTSPLx RETAILx INDPRO IPFPNSS IPFINAL IPCONGD IPDCONGD IPNCONGD IPBUSEQ IPMAT IPDMAT IPNMAT IPMANSICS IPB51222S IPFUELS CUMFNS HWI HWIURATIO CLF16OV CE16OV UNRATE UEMPMEAN UEMPLT5 UEMP5TO14 UEMP15OV UEMP15T26 UEMP27OV CLAIMSx PAYEMS USGOOD CES1021000001 USCONS MANEMP DMANEMP NDMANEMP SRVPRD USTPU USWTRADE USTRADE USFIRE USGOVT CES0600000007 AWOTMAN AWHMAN

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明:该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.

为了对矿井深部瓦斯涌出量进行预测,介绍了灰色线性回归组合模型的建模方法,以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,通过检验得出模型的精度等级为一级。结果表明:灰色线性回归组合模型可以使传统的灰色GM(1,1)模型不含线性因素的情形得到改善,在预测矿井深部瓦斯涌出量中取得了良好的预测效果,具有一定的实用价值。

使用python，利用简单线性回归模型和多项式回归模型对女性身高与体重的数据进行建模分析与改进,步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型预测等。

改变自搜到的一个JAVA版的代码，项目需要自己数学又烂又懒，只好抄了(这个是多元的，可不是像下面某位说的那样)

matlab知识引例学习一元回归模型、多元线性回归模型和回归分析（附matlab分析源代码） 课题中针对《钢材消费量与国民收入的关系》和《某建材公司的销售量因素分析》做了实例分析和代码实现，做了比较详细和全面的分析讲解。 希望对需要的小伙伴有帮助。

机器学习大作业--基于线性回归的PM2.5预测 收集合肥地区过去一段时间（例如过去一年每个月的平均值）的空气质量（例如pm2.5值），然后构建回归模型，能够预测今年某个月的空气质量值 使用模型 线性回归模型 矩阵模型 梯度下降公式