Advertisement

非线性回归的Python代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
非线性回归是一种回归分析方法，其核心特征在于回归函数与未知回归系数之间存在非线性的关系。为了解决这一问题，通常采用诸如线性迭代法、分段回归法以及迭代最小二乘法等多种处理策略。值得注意的是，非线性回归分析的整体思路和内容与经典的线性回归分析方法在许多方面是相似的，都旨在寻找最佳拟合数据点的模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python中的非线性回归代码
    优质
    本段代码示例展示了如何在Python中实现非线性回归分析，包括数据准备、模型选择、参数优化及结果评估等步骤。适合数据分析与建模人员学习参考。 非线性回归指的是回归函数关于未知的回归系数具有非线性的结构。处理这类问题常用的方法包括回归函数的线性迭代法、分段回归法以及迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析有很多相似之处。
     
  • Python的非线性回归分析
    优质
    本简介探讨如何利用Python进行非线性回归分析，涵盖模型构建、参数估计及结果解读等内容，助力数据分析与科学计算。 文章目录如下： - 非线性样本 - Sklearn回归汇总 - 决策树 - 随机森林 - Keras神经网络 非线性样本代码示例： ```python from matplotlib import pyplot as plt y = [.4187, .0964, .0853, .0305, .0358, .0338, .0368, .0222, .0798, .1515] x = [[i] for i in range(len(y))] plt.scatter(x, y, s=99) plt.show() ``` Sklearn回归汇总代码示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 训练集数据 y = [.27, .16, .06, .036, .0] x = [[i] for i in range(len(y))] # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) plt.show() ```
     
  • Python中线性回归与岭回归的代码实现_线性回归_岭回归_Python_
    优质
    本文详细介绍了如何使用Python进行线性回归和岭回归的模型构建及预测，包括数据准备、模型训练和结果评估。 本段落将介绍如何在机器学习中实现线性回归以及岭回归算法的Python版本。
     
  • MATLAB中的非线性回归分析代码
    优质
    本段落提供一份关于在MATLAB环境下进行非线性回归分析的实用代码示例。通过该代码，用户能够掌握如何使用MATLAB工具箱来拟合复杂的非线性模型，并对数据集进行深入探索与预测。 请直接运行以下MATLAB代码。如需更改数据，请自行调整相关部分的参数值。
     
  • Python中的二元线性回归代码
    优质
    本段代码展示如何使用Python进行二元线性回归分析，包括数据准备、模型构建、参数估计及结果解读，帮助初学者掌握基本操作。 二元线性回归需要读取txt文件中的数据，并进行三维可视化。在读取数据的过程中，预处理步骤非常重要。
     
  • 非线性多元回归分析源代码
    优质
    本项目提供一套用于执行非线性多元回归分析的源代码，旨在帮助用户解析复杂数据集间的非线性关系，并支持自定义模型参数优化。 数学工具用于执行多元非线性回归分析，并提供源代码供学习使用。这些资源有助于理解如何应用该数学工具以及如何通过源代码进行编程实践。
     
  • 02a 多元线性回归分析_MATLAB实现_多元回归_线性回归_多元线性回归代码
    优质
    本资源详细介绍并提供MATLAB代码用于执行多元线性回归分析，帮助用户理解和应用多元回归模型。适用于统计建模和数据分析。 基于矩阵运算的多元线性回归分析以及使用回归计算程序包实现的多元线性回归分析在MATLAB中的应用；各项检验值均完备。
     
  • 非线性回归（Seber, Wild）(2003)
    优质
    本书《非线性回归》由Seber和Wild合著，详细介绍了非线性模型的应用、估计方法及统计推断技术，是该领域的权威参考书。 经典书籍值得收藏。
     
  • 非线性回归与岭回归的探讨——回归分析专题
    优质
    本专题聚焦于非线性回归与岭回归两大主题，深入探讨其原理、应用及优化策略，旨在提升数据分析能力与模型预测精度。 一家大型商业银行拥有多个分行，在最近几年里，该银行的贷款总额持续增长，但不良贷款的比例也在上升。为了深入了解不良贷款产生的原因，并寻找控制不良贷款的方法，希望利用银行业务的相关数据进行定量分析。以下是2002年该银行下属25家甲级分行的部分业务信息。 此外，为研究生产率与废料率之间的关联性，我们记录了一些具体的数据。接下来，请绘制散点图并根据图形趋势选择合适的回归模型来拟合这些数据。