使用octave实践线性回归,包括一元线性回归和多元线性回归
利用Python调用spark接口训练线性回归模型,详细介绍了PySpark的使用,包含:数据准备、数据探索、特征工程和模型训练
多重线性回归
•逻辑回归是线性回归的一种,线性回归是回归的一种•线性回归可以用在预测或分类,多维度(feature)线性问题求解上•可以用最小二乘法,梯度下降法求解线性预测函数的系数•梯度下降法的核心步骤是:设置系
可用于spss考试,spss分析,进行数据分析。
灰色线性回归模型,将灰色和线性函数的性质结合在一起,是灰色更加准确
Python语言实现的线性回归实例,源码文件和使用的数据集。源文件名称为:线性回归.py数据文件名:CD3-8-45-4.txt
线性回归的思维导图,需要用xmind软件打开,其中涉及简单介绍,目标/损失函数的分析,主要应用方面等等
关于一元线性自回归和二元线性自回归的matlab代码,数据程序已给出,直接点运行既可以,还包括了偏自相关,结果会得到三张图,精确可靠
