逐步回歸算法，比起一般線性回歸的速度要快。而且因子是逐步選擇的。
資源簡介：逐步回歸算法，比起一般線性回歸的速度要快。而且因子是逐步選擇的。
上傳時(shí)間： 2015-04-13
上傳用戶：zaizaibang
資源簡介：對matlab工具箱中的多元逐步回歸算法參數(shù)表現(xiàn)更明確
上傳時(shí)間： 2015-09-14
上傳用戶：sclyutian
資源簡介：一個(gè)不錯(cuò)的多元逐步回歸算法.很實(shí)用，不過僅供參考奧
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶：王慶才
資源簡介：多元逐步回歸算法,在matlab軟件中的運(yùn)用,簡單實(shí)用
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：klin3139
資源簡介：逐步回歸算法程序，可以實(shí)現(xiàn)中間結(jié)果的任意輸出
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：wanqunsheng
資源簡介：電子發(fā)燒友網(wǎng) -> 上傳資料 .傳感器傳遞函數(shù)回歸算法及其應(yīng)用研究
上傳時(shí)間： 2013-11-15
上傳用戶：yd19890720
資源簡介：matlab 非線性回歸算法 是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)系列進(jìn)行參數(shù)擬合的程序
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶：aa54
資源簡介：主要介紹逐步回歸的方法，并介紹如何利用逐步回歸建立最佳線性回歸方程。
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：偷心的海盜
資源簡介：逐步回歸的基本思想是有進(jìn)有出。具體做法是將變量一個(gè)一個(gè)引入，當(dāng)每引入一個(gè)自變量后，對已選入的變量要進(jìn)行逐個(gè)檢驗(yàn)，當(dāng)原引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著時(shí)，要將其剔除。引入一個(gè)變量或從回歸方程中剔除一個(gè)變量，為逐步回歸的一步，每一步都...
上傳時(shí)間： 2015-09-24
上傳用戶：nanfeicui
資源簡介：matlab來編寫多元逐步回歸分析，初學(xué)者適合
上傳時(shí)間： 2015-09-28
上傳用戶：13517191407
資源簡介：本程序是一個(gè)逐步回歸分析的演示程序，通過對眾多因子的逐步選擇，最終選出影響最大的因子構(gòu)成線性回歸方程。
上傳時(shí)間： 2015-10-24
上傳用戶：zhichenglu
資源簡介：利用visual c++,實(shí)現(xiàn)線性回歸算法的程序！
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：bcjtao
資源簡介：逐步回歸分析的通用程序(Fortran95版)
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：qiaoyue
資源簡介：一個(gè)支持向量機(jī)的工具箱。包括2類分類算法與回歸算法。
上傳時(shí)間： 2015-11-23
上傳用戶：凌云御清風(fēng)
資源簡介：一元線性回歸算法，計(jì)算斜率并輸出結(jié)果。主要采用最小二乘法。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：qb1993225
資源簡介：這里實(shí)現(xiàn)了四種SVM工具箱的分類與回歸算法
上傳時(shí)間： 2013-12-02
上傳用戶：stampede
資源簡介：基于matlab的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸算法
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：愛死愛死
資源簡介：一種基于局部密度比權(quán)重設(shè)置模型的加權(quán)支持向量回歸模型來單步求解多分類問題：該方法先分別對類樣本中每類樣本利用局部密度比權(quán)重設(shè)置模型求出每個(gè)樣本的權(quán)重隸屬因子,然后運(yùn)用加權(quán)l(xiāng)ib支持向量回歸算法對所有樣本進(jìn)行訓(xùn)練,獲得回歸分類器,希望對大家有用!
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶：TF2015
資源簡介：這里實(shí)現(xiàn)了基于四種SVM工具箱的分類與回歸算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多類分類 Regression_LS_SVMlab.m - 函數(shù)擬合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多類分類 3、工具箱：stprtool\svm Classi...
上傳時(shí)間： 2016-03-03
上傳用戶：jkhjkh1982
資源簡介：本文件夾中包含了多種回歸算法，用matlab編寫
上傳時(shí)間： 2016-04-09
上傳用戶：小鵬
資源簡介：統(tǒng)計(jì)中的逐步回歸的matlab源碼請各位參考指正
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：13188549192
資源簡介：!逐步回歸分析程序： ! M：輸入變量，M=N+1，其中N為自變量的個(gè)數(shù)；M包括的因變量個(gè)數(shù) ! K：輸入變量，觀測點(diǎn)數(shù)； ! F1：引入因子時(shí)顯著性的F-分布值； ! F2：剔除因子時(shí)顯著性的F-分布值； ! XX：存放自變量和因變量的平均值； ! B：存放回歸系...
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：zaizaibang
資源簡介：這里實(shí)現(xiàn)了四種SVM工具箱的分類與回歸算法 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多類分類 Regression_LS_SVMlab.m - 函數(shù)擬合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多類分類 3、工具箱：stprtool\svm Classifica...
上傳時(shí)間： 2016-06-18
上傳用戶：anng
資源簡介：四種SVM工具箱的分類與回歸算法別人的
上傳時(shí)間： 2014-09-06
上傳用戶：417313137
資源簡介：線性回歸算法,其功能是對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測,數(shù)據(jù)分為年度,月度,季度數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2016-07-27
上傳用戶：Andy123456
資源簡介：logistic回歸算法代碼，希望對大家有所幫助
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：ainimao
資源簡介：強(qiáng)局部加權(quán)回歸算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部觀測數(shù)據(jù)對欲擬合點(diǎn)進(jìn)行多項(xiàng)式加權(quán)擬合,并用最小二乘法進(jìn)行估計(jì).它綜合了傳統(tǒng)的局部多項(xiàng)式擬合,局部加權(quán)回歸以及具有強(qiáng)魯棒性的擬合過程
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：skfreeman
資源簡介：支持向量機(jī)的分類和回歸算法,可用于模式識別和預(yù)測
上傳時(shí)間： 2016-11-29
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬的
資源簡介：四種支持向量機(jī)SVM工具箱的分類與回歸算法。MATLAB編寫
上傳時(shí)間： 2013-12-29
上傳用戶：ztj182002
資源簡介：SVM的回歸算法。使用時(shí)需按照要處理數(shù)據(jù)特點(diǎn)選定參數(shù)。
上傳時(shí)間： 2017-05-07
上傳用戶：cursor
