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资源分类
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C# 最小二乘线性回归计算源码
并用最小二乘法进行线性拟合, 并画出图形.
所属分类:
C#
发布日期:2009-12-03
文件大小:14336
提供者:
chenneu
逐步法线性回归C#源码
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。
所属分类:
C#
发布日期:2010-04-30
文件大小:27648
提供者:
onlyou930
多元线性回归模型,理论篇
多元线性回归模型 最小二乘法 样本容量 拟合度及有效性校验
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-05-13
文件大小:611328
提供者:
kethan
差值和拟合与数学建模 数学模型
所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性,就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中),否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数,这种情况下叫作样条拟合。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-09-25
文件大小:319488
提供者:
hs3712993
多元线性回归c++算法
实现任意多个变量以最小二乘法拟合成的新线性方程,通过变量带入线性方程可求得任意的拟合值。文件首行为行号、列号,其余行为数据行。
所属分类:
其它
发布日期:2011-04-04
文件大小:5120
提供者:
lif1223
曲线拟合&&线性回归(C#)
这个是我做的系统的部分算法的实现,主要是曲线拟合和线性回归。不改名字了,直接传上来吧。
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-06-08
文件大小:51200
提供者:
iloveyoumw
C# 最小二乘法拟合实例
C# 最小二乘法 预测模型 线性回归 网上下的,测试可以使用
所属分类:
其它
发布日期:2011-07-17
文件大小:34816
提供者:
hdl217
线性回归(拟合) C++代码
c++ code for linear regression (fitting)
所属分类:
C++
发布日期:2011-10-17
文件大小:3072
提供者:
tommyhu111
C++最小二乘法一元线性回归
一元线性回归,最小二乘法,C++语言VS2008下调试通过,可直接使用,有注释。
所属分类:
C++
发布日期:2012-03-03
文件大小:481280
提供者:
zhangbenkui
一般多元线性回归模型
本章的凸集间交互投影的迭代算法求线性模型的最小二乘通解,在数学上有一定特色。本书软件与各节算例配套,键入资料即可自动完成回归,使用者不看各节的数学推导也没有关系。资料变换回归特意设了差分变换,软件还能自动显示多元线性回归二维拟合效果图及多元多项式回归的三维立体直观图,给实际工作尽量带来方便。
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-06-19
文件大小:1048576
提供者:
born36
线性拟合小程序
最小二乘法的直线回归方程拟合工具,方便易用,带简单绘图功能
所属分类:
Delphi
发布日期:2012-10-17
文件大小:69632
提供者:
yuyu19831
Excel做数据线性拟合和回归分析
用微软excel进行非线性曲线拟合回归分析,里面有详细例子,简单直观。
所属分类:
教育
发布日期:2013-03-11
文件大小:16384
提供者:
zhangtianshi5223302
1997-2014年股票预测数学建模论文(拟合)
1997-2014年股票预测数学建模论文(拟合) 多远非线性回归拟合,拟合程度高 预测结果准确,写数学建模论文必看
所属分类:
讲义
发布日期:2014-09-07
文件大小:911360
提供者:
qq_16551423
二元一次线性回归分析
简单易用的小程序——不超过550KB——轻松解决二元一次的线性数据拟合问题 按照提示输入数据即可迅速得到所求的最优线性方程!
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-03-15
文件大小:561152
提供者:
dingshengcai
三维平面线性回归拟合
#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.flat
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-10-07
文件大小:1024
提供者:
qq_33912144
运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例
线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数,然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据),挑选出最好的函数(cost function最小)即可。 单变量线性回归: a) 因为是线性回归,所以学习到的函数为线性函数,即直线函数; b) 因为是单变量,因此只有一个x。 我们能够给出单变量线性回归的模型: 我们常称x为feature,h(x)为hypothesis。 上面介绍的方法中,我们肯定有一个疑问,怎样能够看
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:621568
提供者:
weixin_38715772
Tensorflow使用支持向量机拟合线性回归
支持向量机可以用来拟合线性回归。 相同的最大间隔(maximum margin)的概念应用到线性回归拟合。代替最大化分割两类目标是,最大化分割包含大部分的数据点(x,y)。我们将用相同的iris数据集,展示用刚才的概念来进行花萼长度与花瓣宽度之间的线性拟合。 相关的损失函数类似于max(0,|yi-(Axi+b)|-ε)。ε这里,是间隔宽度的一半,这意味着如果一个数据点在该区域,则损失等于0。 # SVM Regression #------------------------------
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:96256
提供者:
weixin_38732425
机器学习实战:TensorFlow构建线性回归模型
在本章中,开始使用简单模型:线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子,我将介绍一些代码基础知识,以及,如何调用学习过程中的各种重要组件,如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型 线性回归是一种用于衡量变量之间关系的统计技术。它的有趣之处在于实现它的算法在概念上不复杂,并且还可以适应各种各样的情况。由于这些原因,我发现用线性回归的例子开始深入研究 TensorFlow 很有意思。 请记住,在两个变量(简单回归)和两个以上变量(多元回归)的情况下,线性回归拟合因变量和自变量之间
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:68608
提供者:
weixin_38520258
AI之过拟合、欠拟合及其解决方案
过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集K折交叉验证过拟合和欠拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验初始化模型参数定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)训练样本不足(过拟合)权重衰减方法L2L_2L2范数正则化(regularization)高维线性回归实验从零开始的实现初始化模型参数定义L2范数惩罚项定义训练和测试观察过拟合使用权重衰减简洁实现丢弃法丢弃法从零开始的实现简洁实现 模型选择、过拟合和欠拟合 训练
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:228352
提供者:
weixin_38649657
遗传线性回归:通过遗传算法进行线性回归拟合的近似-源码
遗传线性回归:通过遗传算法进行线性回归拟合的近似
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42117037
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