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LOWESS回归算法的代码

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简介：
本代码实现LOWESS（局部加权散点平滑）回归算法，适用于非参数化数据平滑处理，帮助用户从复杂数据集中提取趋势信息。 LOWESS (Locally Weighted Scatterplot Smoothing) is a method that does not require the statistical toolbox in MATLAB. This regression technique can handle both linear and non-linear relationships between X and Y variables.

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  • LOWESS回归算法的代码
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    本代码实现LOWESS（局部加权散点平滑）回归算法，适用于非参数化数据平滑处理，帮助用户从复杂数据集中提取趋势信息。 LOWESS (Locally Weighted Scatterplot Smoothing) is a method that does not require the statistical toolbox in MATLAB. This regression technique can handle both linear and non-linear relationships between X and Y variables.
     
  • 回归算法的 Regression 代码
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    本简介提供了一个关于如何使用Python实现经典回归算法（如线性回归）的Regression代码示例，包括数据预处理、模型训练及评估。 本段落件包含多个数据集的代码示例，包括广告、鸢尾花和波士顿房价数据的回归代码，并附带相应的数据集。此外，还绘制了不同分类器在鸢尾花数据上的ROC和AUC曲线图。
     
  • MATLAB逐步回归代码-Stepwise_Regression: 逐步回归算法
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    本项目提供基于MATLAB实现的逐步回归算法代码，适用于变量选择和模型优化，帮助用户理解和应用统计建模中的逐步回归技术。 这是一个Matlab函数，它运行逐步回归算法以适合给定的N个数据点。所识别的模型的形式为Y=\总和{k_i*P_i（x）}，其中Y是一个Nx1向量表示模型输出，x是大小为Nxm的m维模型输入矩阵。P_i(x)代表作为x任意函数形式的第i个回归变量，k_i则是对应的第i个回归系数。通过提供候选P_i(x)的字典，此算法从字典中选择适当的P_i(x)，并确定其系数以最小化数据拟合误差（采用的是最小二乘法）。
     
  • 线性回归算法的代码.zip
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    本资源包含实现线性回归算法的Python代码，适用于数据分析和机器学习入门者。其中包括数据预处理、模型训练及结果可视化等内容。 线性回归算法代码.zip
     
  • 门限回归算法的程序代码
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    本段代码实现了一种统计分析方法——门限回归模型，适用于处理数据中因变量变化与自变量关系在不同区间内发生变化的情况。通过设定阈值，该模型能够捕捉非线性关联模式，广泛应用于经济学、金融学及环境科学等领域。此程序为用户提供了灵活的参数设置选项，并能输出关键统计量和可视化结果，便于深入理解和应用门限效应理论。 门限回归算法VB程序代码已通过测试，可以直接使用，欢迎大家下载，谢谢。
     
  • Python中的多元回归分析算法代码
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    本段代码提供了使用Python进行多元回归分析的完整实现，包括数据预处理、模型训练和结果评估。适合数据分析与建模初学者参考学习。 多元回归分析(Multiple Regression Analysis)是指在相关变量中选取一个因变量，并将其他一个或多个变量作为自变量，建立这些变量之间的线性或非线性数学模型来描述它们的数量关系，并利用样本数据进行统计分析的方法。此外，还有一种讨论多个自变量与多个因变量之间线性依赖关系的多元回归分析方法，称为多元多重回归分析模型（或多对多回归）。
     
  • Logistic回归算法详解及代码解析
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    本篇文章详细介绍了Logistic回归算法的基本原理，并附有具体的代码实现和解析，适合初学者学习参考。 Logistic回归是一种广泛应用于机器学习领域的二分类模型。它通过拟合Sigmoid函数来预测样本属于某一类别的概率。本段落将深入探讨Logistic回归的理论基础及其在Python中的实现方法。 核心在于Sigmoid函数，其公式为f(x) = 1 / (1 + e^(-x))。由于输出范围限定在0到1之间，非常适合表示概率值：当输入x小于0时，函数接近于0；反之则接近于1。因此该模型适用于二分类任务。 在Logistic回归中，预测函数通常被表达为y = sigmoid(wTx)，其中y代表预测的概率，w是权重向量，T表示转置操作符而x则是特征向量。目标在于找到最佳的权重值w以使模型输出与实际类别尽可能接近。求解过程一般采用梯度上升法。 批量梯度上升（batch gradient ascent）在每次迭代时会考虑所有样本，并根据损失函数关于权重的梯度更新权重，即公式为w = w + α * ∇J(w)，其中α表示学习率而∇J(w)则代表了损失函数对权重的变化情况。`gradAscent`函数实现了这一过程并返回优化后的权重与误差序列。 随机梯度上升（stochastic gradient ascent）每次迭代仅考虑一个样本，这虽然加快了收敛速度但可能导致训练过程中出现震荡现象。通过调整学习率α，并在每轮迭代时选取不同的单一样本进行更新，可以进一步改进该算法以提高其性能，如`stoGradAscent0`函数和优化版本的`stoGradAscent1`。 实际应用中涉及多个步骤：使用特定函数（例如loadDataSet）加载数据集；用sigmoid计算Sigmoid值；通过plotError绘制误差随迭代次数变化的趋势图来观察模型训练状况。以上代码帮助理解Logistic回归原理及其Python实现方式。 在项目实践中，除了直接利用这些基础方法外还可以考虑采用正则化、特征缩放等策略以提升模型性能。此外，在使用Python时scikit-learn库提供了便捷的接口用于构建和优化Logistic回归模型。
     
  • Matlab中的偏最小二乘法代码-PLS回归算法
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    这段内容介绍了一段用于执行偏最小二乘法（PLS）回归分析的MATLAB代码。通过该程序，用户可以高效地进行数据建模和预测，在变量间多重共线性较强时尤其适用。 偏最小二乘法（PLS）、基于核的潜在结构正交投影(K-OPLS)以及基于NIPALS的OPLS方法都是常用的统计分析技术。这里提到的是根据Yi Cao实现的PLS回归算法，以及K-OPLS和使用R包实现的基于NIPALS分解循环的OPLS。 为了说明如何在JavaScript中使用一个名为ml-pls的库来执行偏最小二乘法（PLS）分析，请参考以下代码示例： ```javascript import PLS from ml-pls; var X = [[0.1, 0.02], [0.25, 1.01], [0.95, 0.01], [1.01, 0.96]]; var Y = [[1, 0], [1, 0], [1, 0], [0, 1]]; var options = { latentVectors: 10, tolerance: 1e-4 }; var pls = new PLS(options); pls.train(X,Y); // 假设你已经创建了Xtrain、Xtest、Ytrain等数据集。 ``` 这段代码展示了如何使用ml-pls库来训练一个PLS模型，其中`options.latentVectors`设置为10，表示要提取的潜在变量数量；而`tolerance: 1e-4`则定义了算法停止迭代时的最大误差容限。
     
  • softmax回归的代码
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    这段代码实现了 softmax 回归算法，适用于多分类问题。通过输入特征数据和标签进行训练，并提供预测接口。适合初学者理解和实现机器学习中的基础分类模型。 使用Python编写的softmax回归代码可以实现多分类功能。该程序需要安装numpy和tensorflow库，其中tensorflow主要用于mnist手写数字的数据集。如果有自备数据，则无需安装tensorflow。
     
  • EM算法MATLAB代码-GMR：高斯混合回归
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    本资源提供基于MATLAB实现的EM算法应用于高斯混合模型中的回归问题代码，旨在解决复杂数据分布下的预测任务。 这段文字描述了一个基于高斯混合模型（GMM）的回归算法在MatLab中的实现方法，称为GMR（高斯混合回归）。该算法使用EM（期望最大化）算法来估计输入与输出变量之间的逐步生成的GMM，并利用训练后的GMM模型进行加权条件下的高斯分布预测。此代码适用于一个或多个输出情况。可以通过运行ScriptDemo.m脚本来查看示例，但需要注意的是，这段实现依赖于NetLab工具箱的支持。