详解R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型
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C++实现回归算法,包含线性回归和逻辑回归,代码干净,整洁,有注释,具有良好的封装性,可直接迁移使用
信号估计中的核回归方法万青,谢勤岚核回归方法是比较常用的一种非参数估计方法。讨论了核回归方法在一维信号估计中的理论与应用,实验比较了高斯核函数的平滑参数h及多项式阶数N对估计效果的影响。结果是在相同阶
这是一个完美的任意元线性回归模型，使用c语言编写，采用初等变换实现，使用非常方便，只有2个函数，只要把要用到的函数拷到你的程序中即可。里面还附上逆阵的测试程序方便你验证，源文件使用.cpp或记事本打开
回归链模型代码包含数据模型由 7 个小线性回归模型组成
逻辑回归是一种广泛应用于机器学习中的算法，在统计建模中也被广泛使用。本文将介绍逻辑回归的基本原理以及在R语言中的实现方法，包括数据预处理、参数估计、模型评估等方面。通过学习本文，读者可以更深入地了解逻
R软件中的非参数回归
用于数据处理的直线拟合，采用概率论中的线性回归得到拟合直线的斜率和截距
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。
线性回归和LR回归资料
本文是由一份以回归为主题的演讲的幻灯片修改而成,内容包括线性回归、logistic回归、梯度下降、最小二乘法的概念描述和例子讲解,并附有相关的代码。 该幻灯片文件是由LaTeX编译生成的PDF格式文档
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