线性回归、拟合、MATLAB、误差分析、搜索法

c++ code for linear regression (fitting)

遗传线性回归：通过遗传算法进行线性回归拟合的近似

非线性回归拟合

逐步法线性回归 C#源码（vs2005工程），得到回归系数、复相关系数、相关系数矩阵等。

https://clouddaidai.blog.csdn.net/article/details/120210749 线性回归拟合案例所需数据

#线性方程z=a∗x+b∗y+c表示空间一平面 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,10), np.linspace(0,100,10)) zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(10,10)) #随机生成空间上的x,y,z坐标 print(yy) # 构建成特征值的形式 X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flatten() # 建立线性回归模型 regr = linear_model.LinearRegression() # 拟合 regr.fit(X, Z) # 不难得到平面的系数、截距 a, b = regr.coef_, regr.intercept_ # 给出待预测的一个特征 x = np.array([[5.8, 78.3]]) # 方式1：根据线性方程计算待预测的特征x对应的值z（注意：np.sum） print(np.sum(a * x) + b) # 方式2：根据predict方法预测的值z print(regr.predict(x)) 。。。