空间面板回归模型（stata操作）
此篇文章主要介绍空间面板模型如何使用stata进行建模，对其原理及命令进行详细介绍。
人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
多元线性回归模型是一种多元线性方程，它是通过多个自变量来预测因变量的一种模型。通过结果来看，多元线性回归模型的R方为0.95，说明模型的拟合效果还是非常好的😂。
184基于matlab的相关向量机（RVM）回归和分类算法
基于matlab的相关向量机（RVM）回归和分类算法。该算法基于贝叶斯稀疏核⽅法，避免了支持向量机（SVM）的主要局限性。RVM关键是为每个权参数 都引入一个单独的超参数 ，而不是一个共享超参数。程序已调通，可直接运行。
机器学习——线性回归
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归用矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩
分布滞后模型与自回归模型
介绍分布滞后模型、估计的困难以及解决方法
07- Rossmann商店销售预测 (Xgboost集成算法) (项目七)
Rossmann在欧洲国家经营着3000多家日化用品超市。目前，Rossmann商店经理的任务是提前6周预测他们的日销售额。商店的销售受到许多因素的影响，包括促销、竞争、学校和国家假日、季节性和地域性。由于数以千计的管理者根据自己的特殊情况预测销售，结果的准确性可能会有很大的差异。因此使用机器学习算
【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归
这些概念是线性回归分析中非常重要的指标，可以帮助我们评估模型的拟合程度、系数显著性、预测能力和多重共线性等问题。这些概念涉及的公式可能较为复杂，但是不用完全记忆，理解它的目的是什么，大致用哪些量计算就可！方差分析可以评估模型的整体拟合优度，其中的 F 检验可以用来线性模型参数整体显著性，t 检验可以
【AI】自回归 (AR) 模型使预测和深度学习变得简单
通过为问题选择正确的工具，无论是基本的 AR 模型还是更复杂的模型，从业者都可以做出更准确的预测，并从时间序列数据中发现更深入的见解。深度学习中的自回归是指应用深度神经网络对序列数据进行建模和预测，其中序列中的当前值取决于先前的值。总体而言，自回归模型是时间序列分析和 NLP 的基本概念，为理解、预
【ArcGIS微课1000例】0073：ArcGIS探索性回归分析案例
探索性回归”工具会对输入的候选解释变量的所有可能组合进行评估，以便根据用户所指定的指标来查找能够最好地对因变量做出解释的 OLS 模型。工具还会生成一个可选表，该表包括所有满足最大系数 p 值边界和方差膨胀因子 (VIF) 值条件的模型。解释探索性回归结果中提供了报表元素和表的完整解释。工具使用的是
遗传算法(GA)优化的BP神经网络实现回归预测——附代码
遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法，大体意思是生物是朝着好的方向进化的，在进化的过程中会自动选择优良基因淘汰劣等基因。但是需要说明的是这种随机化操作选择操作方法和传统的随机搜索方法是不同的，GA进行的是高效有向的搜索而一般的随机搜索每次操作都是
数学建模常用模型——回归
今天我们来介绍一下回归。回归在百度百科里面的定义是：回归是一种数学模型，研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。回归主要的种类有：线性回归、曲线回归、lo
回归模型中的多重共线性 + 危害 + 原因 + 判断标准 + 解决办法，回归系数
回归模型中的多重共线性 + 危害 + 原因 + 判断标准 + 解决办法，以及相关概念
用SPSS进行岭回归分析
include内容需要自己寻找，即Samples\Simplified Chinese\Ridge regression.sps路径下的Ridge regression.sps文件，根据自己的安装目录自行寻找。enter后填写岭回归自变量，dep为岭回归应变量。输入完毕后点击运行->全部。k值越小越
SparkML机器学习实战：应用回归算法，预测二手房价格
受某房产中介委托，需开发一套机器学习系统，当用户将要售卖的二手房挂到二手房网站上时，该机器学习系统能自动根据该二手房的相关信息给出合理的销售价格预测，以指导客户报价。本案例所使用的数据集为纯文本文件，说明如下： 数据集路径：/data/dataset/ml/house/train.csv1、启动H
10- SVM支持向量机 (SVC) (算法)
支持向量机是一种二分类算法，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，如果对应的样本特征少，一个普通的 SVM 就是一条线将样本分隔开，但是要求线到两个类别最近样本点的距离要最大。就是在寻找一个最优的决策边界（上图中的两条虚线）来确定分类线b，所说的支持向量就是距离决策边界最
2023长三角数学建模竞赛ABC题思路分析
2023长三角高校数学建模ABC题思路代码模型
BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可直接用，注释详细，可供学习）
BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可用，复制后即可运行使用，不懂也可直接使用，操作简单）
python-机器学习-波士顿房价回归分析
以波士顿房价数据集为对象，理解数据和认识数据，掌握和的初步方法，掌握的一般方法，对回归分析的结果解读。
11种典型的时间序列回归预测方法大集合——附代码
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。需要明确一点的是，与回归分析预测模型不同，
广义回归神经网络（GRNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对广义回归神经网络（GRNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于GRNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
