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。

基于波士顿房价数据集，分别使用LinearRegressio，Lasso，ridge, Elastic net线性回归模型进行房价预测，对比模型优劣。适用于建模竞赛的模型选择与调参。 可在博主的机器学习算法专栏中找到对代码的逐句讲解。

概括为量化分析洞庭湖湖区工业产值、总人口数、捕鱼量、降雨量这四个影响因素对湖水中污染物的影响力。将四个因素设为自变量，通过regress函数对其进行多元线性回归分析，得出多元线性回归函数，再将结果与原始数据进行误差分析，并进行优化。

薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。 项目结构 该项目包括四个主要部分： model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。 运行项目 确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型- python model.py 这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中 使用以下命令运行app.py以启动Flask API python app.

数据表+源码+报告 大三数据挖掘实验

scikit-learn，简称sklearn，一个强大的Python机器学习库，本代码的“加州房价预测”实验是一个线性回归模型，包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件，放到jupyter notebook根目录下即可打开或者运行。

eviews计量经济学实验报告-简单线性回归模型分析.pdf

python实现基于区域二元线性回归模型进行图像恢复源码+项目说明（人工智能期末作业）.7z 图像恢复 实验要求： 生成受损图像，函数接口 noise_mask_image 受损图像是由原始图像添加了不同噪声遮罩（noise masks）得到的 噪声遮罩仅包含 {0,1} 值。对原图的噪声遮罩的可以每行分别用 0.8/0.4/0.6 的噪声比率产生的，即噪声遮罩每个通道每行 80%/40%/60% 的像素值为 0，其他为 1。 使用区域二元线性回归模型，进行图像恢复。 评估误差为所有恢复图像与原始图像的 2-范数之和，此误差越小越好。 Result： 使用线性模型以 10 x 10 的区域为单位，进行像素预测，直到完成整张图片的像素预测，完成图像恢复

数学建模

MATLAB实现LM线性回归模型多输入单输出（完整源码和数据） 数据为多输入单输出回归预测数据，输入多个特征，输出一个响应变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。