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MATLAB开发——多变量核回归与平滑

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简介:
本项目探讨利用MATLAB进行多变量核回归及数据平滑技术的应用。通过引入先进的统计学习方法,旨在提高复杂数据分析和预测模型的精度。 Matlab开发:多变量Kernel回归和平滑工具。实现多变量高斯核回归平滑功能。

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  • MATLAB——
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    本项目探讨利用MATLAB进行多变量核回归及数据平滑技术的应用。通过引入先进的统计学习方法,旨在提高复杂数据分析和预测模型的精度。 Matlab开发:多变量Kernel回归和平滑工具。实现多变量高斯核回归平滑功能。
  • 线性MATLAB:线性
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    本项目专注于使用MATLAB进行多变量线性回归分析,旨在提供一个全面的学习和应用平台。通过该项目,用户可以深入理解线性回归模型在处理多个自变量时的工作原理,并掌握如何利用MATLAB的强大功能来优化模型、预测结果及评估数据间的统计关系。 利用房屋特征预测房价;多变量线性回归:线性回归(MATLAB开发)。
  • Matlab中的应用
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  • SSTVARToolbox.zip_6FW_SSTVARToolbox_STVAR_转换向及向模型
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    SSTVARToolbox是一个包含平滑过渡向量自回归(SVAR)和传统向量自回归(VAR)模型的工具包,适用于时间序列分析与建模。 平滑转换向量自回归模型的估计、检验以及应用,包括若干子代码。
  • 类逻辑分类-逻辑MATLAB
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    本项目为使用MATLAB实现的多类别逻辑回归分类器开发工作。通过训练模型对多种类别数据进行有效分类,适用于数据分析与机器学习任务。 K类逻辑回归分类基于多个二元逻辑分类器。
  • GMREgress: 几何(减少主轴)- MATLAB
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    GMREgress是一款用于执行几何平均回归分析的MATLAB工具箱,特别适用于研究和处理主成分回归中的相关问题。它提供了一套高效算法来优化模型参数,并支持用户自定义多种数据预处理选项,广泛应用于统计建模、机器学习等领域。 当回归方程中的两个变量都是随机的,并且存在误差(即不受研究者控制)时,应当使用模型II 回归方法。如果所有变量都包含误差,则采用普通最小二乘法进行的模型I 回归会低估了这些变量之间线性关系的真实斜率。根据Sokal和Rohlf (1995) 的论述,关于模型II回归的研究仍在继续,并且很难给出明确建议。 GMREGRESS是一个执行模型II回归分析的程序。它在计算斜率之前对两个输入变量进行标准化处理,使得每个变量都被转换为均值0、标准差1的形式。最终得到的斜率是Y相对于X线性关系系数的几何平均值。Ricker (1973) 首次提出了这一术语,并对其进行了广泛的回顾研究。 使用该函数 [B, BINTR, BINTJM] = GMREGRESS(X,Y,ALPHA),可以返回模型II中回归系数向量B,以及由Ricker(1973)和Jolicoeur及Mosimann (1968)-McArdle提供的置信区间。
  • MATLAB——项式方法
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    本教程介绍在MATLAB环境中实现多项式回归分析的方法与技巧,涵盖数据准备、模型构建及评估等核心步骤。 使用MATLAB进行多项式回归法的开发,通过最小二乘法实现该方法。
  • Nadaraya-Watson:基于高斯的非参数方法-MATLAB实现
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    本文介绍了使用MATLAB实现的基于高斯核函数的Nadaraya-Watson平滑算法,这是一种有效的非参数回归技术。 此平滑功能的优点在于它不需要任何参数设定——它可以自动找到最佳参数。对于100个样本的计算仅需一秒钟。该代码使用高斯核来实现Nadaraya-Watson核回归算法,而回归的最佳设置是通过封闭形式的一次留出交叉验证方法得出的。
  • LSSVRSVR支持向Matlab
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    本文探讨了基于Matlab平台下的LSSVR(最小二乘支持向量机回归)和SVR(支持向量回归)方法,并提供了详细的实现步骤及代码示例。 最小二乘支持向量回归可以应用于非线性拟合及预测相关问题。
  • MAR自适应样条
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    MAR多变量自适应样条回归是一种统计建模技术,用于处理复杂数据关系。它结合了样条函数的灵活性和回归分析的能力,能够捕捉非线性和交互效应,适用于多个预测变量的情形。 MARS是一种全新的高度自动化的回归分析工具,由斯坦福大学统计系的Jerome H. Friedman开发。1991年他在《Annals of Statistics》上发表了一篇长达65页的数学论文,该论文的部分灵感来源于CART®。与CART生成阶梯函数不同,MARS能够生成光滑的曲线和曲面。对于连续型的目标变量,它在二元自变量上的表现同样出色。