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搜索资源列表

  1. 一个关于岭回归实例程序

  2. 很多从实际抽来的数据存在多元共线问题，特别是经济类数据，自变量之间高度相关，这将导致最小二乘估计数值计算上的不稳定。用逐步回归可以解决多元共线问题，逐步回归可以将某些相关变量提出一部分，从而降低了多元共线问题。但如果逐步回归删除一些多余变量，将使原来背景面目全非。因此模型既要有变量保留，又要使估计除了的回归系数方差不能太大。将无偏估计降低为有偏估计，从而保证了既不丢失变量又使方差较小，这就是岭估计，或岭回归。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-15
    • 文件大小：497
    • 提供者：sougouliulanqi

  1. matlab岭回归分析

  2. matlab岭回归分析 本人为了获得更多资源共享的权限，只好吐血奉献自己一年来收集和改写的matlab源程序，部分为原创；里面包含有主成分分析、岭回归分析、因子分析、判别分析、聚类分析、回归分析等；绝对可用哦，不过，还是得提醒一下，由于一直是自己使用，里面没有更多注释，希望没有这方面知识基础的朋友慎重下载哪，免得浪费精力撒

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-27
    • 文件大小：406
    • 提供者：shengdong1979

  1. 岭回归MATLAB源程序

  2. 适合提供给需要做岭回归分析的朋友，欢迎大家下载！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-31
    • 文件大小：1024
    • 提供者：moshancun

  1. 基于MATLAB的岭回归分析程序设计及其应用

  2. 基于MATLAB的岭回归分析程序设计及其应用.pdf版

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-06
    • 文件大小：150528
    • 提供者：moshancun

  1. 基于岭回归分析在房价中的仿真预测(1)

  2. 本文以数据结构中的模块化思想为指导,提出房价预测的研究框架. 根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先运用主成分分析法对众多影响房价的因素进行筛选,得出影响房地产价格的综合指标，并采用了时差相关分析法得到各个影响因素的先行指标、同步指标、滞后指标。然后建立岭回归模型并对长沙房价进行了仿真预测,同时对结果进行了误差分析,得到2010年与2011长沙市的商品房销售价格将分别同比增长9.58%和11.32%的结论.同时还认为, 人口净增率、竣工面积和施工面积是影响长沙房地产价格的主要因素。

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2011-05-13
    • 文件大小：343040
    • 提供者：xiaxin4950124

  1. 岭回归论文

  2. 岭回归文献，详细的叙述了基于GA优化的非线性岭回归方法及其在软测量中的应用

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2013-04-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：baihua1727

  1. 岭回归应用实例

  2. matlab 数据挖掘 课后作业 岭回归作用于多元线性回归模型 岭回归函数另附

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-11-21
    • 文件大小：837
    • 提供者：u012907872

  1. 岭回归分析总结

  2. 岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。岭回归分析主要解决两类问题：数据点少于变量个数；变量间存在共线性。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：shengshengwang

  1. eviews与岭回归

  2. eviews与岭回归，非常好的一个资源，论文经常用得到

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-06-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yang798696467

  1. 岭回归 python class

  2. 运用python编写的岭回归，封装成了class

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2016-05-23
    • 文件大小：8192
    • 提供者：qq_31458329

  1. 关于岭回归算法的论文汇总

  2. 这个包里面涵盖了很多现在主流的一些关于岭回归的论文集合，对算法研究十分全面

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-27
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_40978418

  1. 基于岭回归分析法的分区域通信收入影响因素分析

  2. 基于岭回归分析法的分区域通信收入影响因素分析，张彦琦，，本文结合我国宏观环境及通信行业发展情况，从GDP、零售品销售总额、和通信行业投资等方面，以统计学的岭回归法构建模型，分别对我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：793600
    • 提供者：weixin_38606656

  1. eviews岭回归

  2. 岭回归的eviews的算法，以及岭参数的确定，检验等等。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2019-03-22
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_43818485

  1. 岭回归分析

  2. 岭回归分析，PPT。讲的很清楚，比较详细。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-10-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：woshibage

  1. 用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例

  2. 本篇文章主要介绍了用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38719635

  1. 岭回归 LASSO回归 （python 实现）

  2. 代码功能介绍在《初探 岭回归 LASSO回归 （python 实现）》中有详细的介绍，文章中若有不正确的，也希望能够不吝赐教，相互学习。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-09-27
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u014769320

  1. 用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例

  2. 也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响，其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归。 lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似，有一点不同的是，在公式中增加正则项来限制斜率（或者净斜率）。这样做的主要原因是限制特征对因变量的影响，通过增加一个依赖斜率A的损失函数实现。 对于lasso回归算法，在损失函数上增加一项：斜率A的某个给定倍数。我们使用TensorFlow的逻辑操作，但没有这些操作相关的梯度，而是使用阶跃函数的连续估计，也称作连续阶跃函数，其会在截止点跳跃扩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38720402

  1. 避免线性回归的过拟合（二）：线性回归的改进——岭回归（附波士顿房价预测案例源代码）

  2. 线性回归的改进-岭回归 文章源代码下载地址：波士顿房价岭回归正则化预测代码实现 文章目录线性回归的改进-岭回归1.API2.观察正则化程度的变化，对结果的影响？3.波士顿房价正则化预测代码4.结果 1.API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=“auto”, normalize=False) 具有l2正则化的线性回归 alpha:正则化力度，也叫 λ λ取值：0~1 1~10 solver:会根据数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：180224
    • 提供者：weixin_38652058

  1. 岭回归SPSS操作.mp4

  2. 回归分析中的岭回归局详细操作。 岭回归定义：是在模型出现多重共线性时，对于最小二乘估计方法的一种改进方法。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2020-12-27
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_52423660

  1. 基于稀疏编码和岭回归的文本图像复原算法

  2. 为解决现有稀疏编码方法在文本图像复原中存在的编码码元表述空间有限和计算时间长的问题，提出了一种基于岭回归的稀疏编码文本图像复原方法。首先，该方法在训练阶段使用样本图像块训练出用于稀疏表达的字典，并根据样本图像块和编码码元之间的欧氏距离对样本图像块进行聚类;其次，在局部流形空间构建低质量文本图像块和清晰文本图像块之间的岭回归，实现对编码码元表述空间的局部多线性扩展和快速计算;最后，在测试阶段搜索和低质量文本图像最相近的编码码元，计算出近似的清晰文本图像块，从而避免计算耗时的低质量文本图像块的稀疏编

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：539648
    • 提供者：weixin_38630612
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