本文提供了基于Python的高斯过程回归（GPR）的实例演示。它介绍了多输入单一输出回归的任务处理，涵盖了从生成虚拟数据到实施预测的完整流程。重点在于构建和训练GPR模型，在数据集上的表现情况以及如何解读预测结果及其不确定度范围；另外，还包括对所建立模型的有效性的多维评测。 适合人群：对机器学习感兴趣并希望通过具体案例深入理解和实际运用高斯过程回归的技术人员。 使用场景及目标：本教程的目标读者群体为想要深入了解高斯过程回归的理论依据以及其实践技巧的人群，特别是在解决涉及非参数数据的小样本回归分析、多指标评估等问题方面寻求方法的人们。 补充说明：尽管本文主要关注于高斯过程模型的具体构建步骤，但它也为感兴趣的个人指明了几项未来的拓展途径，例如改进核心公式以便更好地应对大型数据集合以及其他高级主题，有助于推动项目的不断发展完善。

【目的】采用机器视觉技术对新疆冰糖心红富士苹果进行重量、糖度预测和分级。【方法】分析提取苹果RGB图像中单色、波长差、HSV转换后分量等多类型图像,对比图像分割效果确定后续处理图像。采用形态学处理剔除二值化图像果梗区域,提取目标区域几何、灰度和色调频度等特征。采用多元线性和偏最小二乘回归预测苹果重量和糖度,判别分析分类苹果,结合全组合实验方法和特征优选,获得较佳特征集合。【结果】多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型结果最佳,使用几何和灰度的特征集合,建模集和验证集糖度预测相关系数分别为0.623和0.570;使用面积、周长、长轴长度和短轴长度特征集和,或体积、周长、长轴长度和短轴长度四个特征...

多周期指标共振 1.目前5个指标 多空方向 2.全是红色箭头--多 3.全是绿色箭头--空

输入人数、机动车数、公路面积、公路客运量、公路出货量指标对输出客运量和货运量进行预测

代码全部封装好了，注释也写得非常详细，跑数据的过程中有任何问题可以私信博主

基于动态多指标灰色关联决策模型的研究

（1）地级市的空间距离/地理距离矩阵数据 指标说明：首先通过python爬取各个城市经纬度，计算得到各个城市距离。然后计算彼此地理/空间距离矩阵 （2）地级市相邻/邻接0-1矩阵 区域范围：包括286个地级市之间是否相邻的0-1变量 （3）285城空间权重矩阵 指标说明：285个地级市空间权重矩阵，表格内含有两种类型的空间权重矩阵： 地理距离矩阵，单位是km，使用matlab计算。两城市间的地理距离是通过经纬度计算出来的。 （2）反距离矩阵，使用stata计算。 （4）31个省份空间权重矩阵 包含以下空间权重矩阵：地理相邻空间权重矩阵、（公路）地理距离空间权重矩阵、（铁路备用）地理距离空间权重矩阵、经济空间权重矩阵 （5）县级空间权重矩阵 区域范围：2364个县级市、市辖区

更新至2022年4000+上市公司所属省、市、经营等多指标数据数据集

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2、时间跨度：1970-2019 3、区域范围：全国 4、指标说明： Chinn-Ito指数(KAOPEN、KAOPEN基于二元虚拟变量 数据具体构造方式参考文献： “A New Measure of Financial Openness”, Journal of Comparative Policy Analysis,Volume 10, Issue 3 September 2008, p. 309 - 322. Note that this paper uses the 2007 version of the dataset (containing data up to only 2005), which will differ from the current 使用数据请引用： Chinn, Menzie D. and Hiro Ito. 2006.”What Matters for Financial Development? Capital Controls, Institutions, and Interactions,” Joversion of the dataset