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Python实现线型回归模型用python编写的线性回归小代码，内容完整，框架已经搭好，可直接运行
【机器学习】线性回归实验数据线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
Logistic回归与梯度上升算法 Logistic回归与梯度上升算法，利用该代码可以练习Logistic回归与梯度上升算法。
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C++实现多元线性回归可指定任意几元训练给出回归方程式控制台应用程序，C++实现多元线性回归，可指定任意几元，根据给定的数据矩阵，训练给出回归方程式
《统计学习方法》笔记（五）逻辑斯蒂回归与最大熵模型《统计学习方法》笔记（五）逻辑斯蒂回归与最大熵模型
线性回归分析—教科书回归分析，包括线性以及非线性方法，残差分析，多重共线性
普通最小二乘法回归_源码数据普通最小二乘法回归_源码数据包含数据集 Cal_housing.csv ，源码 ExistData.py ，SimulateData.py
基于Matlab的多元非线性回归模型关于如何使用Matlab构建多元非线性回归模型在数学建模中有许多情况需要用到多远非线性回归
logistic回归 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为 ... quot;或"否"，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。

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