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搜索资源列表

  1. 线性与非线性回归模型(全)

  2. 第一章一元线性回归与证券投资回归分析 第二章 一般多元线性回归模型 第三章多元线性回归模型的有偏估计 第四章异方差与自相关广义线性模型 第五章方差分量线性回归模型 第六章虚拟与离散变量回归模型 第七章非线性回归模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-07
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：zhshow

  1. 计量经济学

  2. 计量经济学，一元回归模型，很好的课件，讲述了很好的东西

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-02-27
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xxzj11

  1. 回归分析预测方法

  2. 非线性回归模型按变量个数也可以分为一元非线性回归模型和多元非线性回归模型；曲线的形式也因实际情况不同而有多种形式，如指数曲线、双曲线、S形曲线等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-04-15
    • 文件大小：182kb
    • 提供者：caoximm520

  1. 一元线性回归示例—房价预测

  2. 文件为房价预测例子的一元线性回归模型代码及数据，由sklearn库实现，将数据文件与程序文件放在同一目录下运行即可。 博客地址：https://me.csdn.net/albert201605

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：albert201605

  1. 一元线性回归模型与最小二乘法及其C++实现

  2. 一元线性回归模型与最小二乘法及其C++实现，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-08
    • 文件大小：412kb
    • 提供者：shaogy1969

  1. 煤系烃源岩有机碳含量测井响应特征与定量预测模型

  2. 煤系地层富含有机岩石,导致测井响应特征复杂。以实测TOC含量数据为基础,分析了煤系烃源岩中煤岩、炭质泥岩和泥岩有机碳含量的测井响应特征,发现电阻率、声波时差、自然伽马、密度和中子孔隙度等测井参数与有机碳含量相关性较高,并基于此建立了针对不同岩性煤系烃源岩有机碳含量计算模型,即多元回归模型和Δlog R模型。结合研究层段,分别建立了一元、二元、五元线性回归模型及重叠法模型,进行TOC含量计算并做了误差分析。结果表明:五元回归模型的计算误差最小,但在没有实测TOC含量数据层段计算误差较大;重叠法计算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：weixin_38744557

  1. 最小二乘法回归模型java.doc

  2. 最小二乘法一元线性回归模型的Java实现（包含代码） 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。通过一元线性模型应用来理解最小二乘法。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-03-24
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_46640232

  1. 一元线性回归预测.ppt

  2. 1、关于回归：回归最初是指“回归到中等” 回归分析：关于研究一个变量（应变量或被解释变量）对另一个或多个变量（自变量或解释变量）的依赖关系，其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值 2、回归分析的主要内容 从一组原始数据出发，确定变量之间的数量关系形式。即统计回归模型的具体形式和模型参数的估计值 对这些定量关系式的可信度进行统计检验 判别和选择诸因素中重要的影响因素 对经济活动进行分析和预测 3、回归与因果关系 虽然回归分析研究一个

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_21685903

  1. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究.pdf

  2. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究，重庆大学，硕士学位论文，2016年重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 现阶段,云计算作为一种新型髙效且价柊低廉的计算模式受到越来越多企业 的青睐,而云计算瓷源调度算法作为云计算研究的核心内容,对于它的研究从未 间断,当前科研工作者对于云资源调度算法己经进行了大量深入的研究,本文将 首先对当前主流的一些云计算资源调度策略进行简要的介绍,并对这些略的优 点和不足进行了分析,针对当前云计算资源调度策略中存在的宿主机开关机波动、 虚拟机迁移带有盲目性以及任

  3. 所属分类：平台管理

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：jay7575

  1. 山西某地煤中氮含量的预测模型

  2. 通过对30组煤的挥发分数据与氮含量数据进行相关性分析,建立了两者之间的一元线性回归模型,并对该回归模型进行了检验,证明在山西某地可根据已知挥发分大致快速预测煤中氮含量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：504kb
    • 提供者：weixin_38712899

  1. 我国煤炭需求组合预测模型及应用

  2. 煤炭需求是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,科学地预测煤炭需求量对于正确制定煤炭工业发展规划和优化配置煤炭资源具有重要意义。本文在对我国煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了一元回归模型、灰色预测的GM(1,1)模型和三次指数平滑模型3个单一预测模型;据此,基于二次规划法和Shapley值权重分配法分别构建了组合预测模型。实证研究结果表明,组合模型预测效果均优于单一模型,可以作为煤炭需求预测的有效工具;基于这一组合模型对我国2013—2020年煤炭需求量进行了预测,为制定未来煤炭

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：505kb
    • 提供者：weixin_38656337

  1. python-一元线性回归模型.ipynb

  2. python-一元线性回归模型.ipynb

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：qq_45569373

  1. 线性回归,非线性回归，方差分析线性回归

  2. 一元线性回归模型，方差分析，非线性回归模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-01-05
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：W930918

  1. 线性回归模型建模步骤 （一元线性回归、多元线性回归）

  2. 线性回归模型建模步骤 （一元线性回归、多元线性回归）

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-08-20
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：weixin_45593242

  1. pytorch一元线性回归模型

  2. 模型搭建、训练模型、调用模型、编程思路、如何写代码均有解释，适合初次使用pytorch编程的小伙伴。使用的时候，自己新建一个项目，把文件解压后，将文件拷贝到新建项目中，先运行训练模型，再调用模型。

  3. 所属分类：深度学习

  1. Python线性回归实战分析

  2. 一、线性回归的理论 1）线性回归的基本概念 线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出自变量和因变量的相互影响关系。 线性回归模型如下： 对于线性回归的模型假定如下： （1） 误差项的均值为0，且误差项与解释变量之间线性无关 （2） 误差项是独立同分布的，即每个误差项之间相互独立且每个误差项的方差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：74kb
    • 提供者：weixin_38621565

  1. 利用线性回归预测隧道车流量

  2. 一、线性回归的定义 回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。 回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定的训练数据集构建一个模型，根据新的输入数据预测相应的输出。 回归问题按照输入变量的个数可以分为一元回归和多元回归；按照输入变量和输出变量之间关系的类型，可以分为线性回归和非线性回归。 一元回归：y = ax + b

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_38673738

  1. ML：线性回归

  2. 什么是线性回归？ 线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。类似于一元线性回归： 推荐链接：如何理解随机梯度下降 作者：zoe_cf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_38575118

  1. 回归分析预测技术简介

  2. 回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。 回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。 1）依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回归分析法中，自变量有两个以上。 2）按照因变量的类型，回归方法可分为线性回归分析法和非线性回归分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：232kb
    • 提供者：weixin_38591615

  1. 利用简单的一元线性回归分析估计软件项目开发时间

  2. 引言 前两天一个朋友给我打电话，问我如何估计项目开发时间。对此我很诧异，问他以前他们是怎么估计的，他说以前基本都是大家开个会，大约都说说自己意见，最后负责人一拍脑袋，给出一个时间。不过这次遇到一个非常认真的客户，要求不但要估计出项目开发时间，还要明确说明具体的依据和估算方法，这下我这朋友有点犯难，才询问我。后来我翻阅了一些数理统计和项目估算方面的资料，告诉了他利用一元线性回归分析估计软件项目开发时间的方法。想到这种估算需要在一些开发团队很常见，所以在这里整理成文。问题的定义及数学模型这里我们仅考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：weixin_38609247
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