基于遗传算法优化极限学习机（GA-ELM）的数据回归预测 matlab代码ID:1429644161581402 潇潇雨霏 基于遗传算法优化极限学习机（GA-ELM）的数据回归预测摘要：本文介绍了一种基于遗传算法优化极限学习机（GA-ELM）的数据回归预测方法。该方法结合了遗传算法和极限学习机的优势，通过遗传算法对极限学习机的隐层权重进行优化，提高了预测模型的准确性和泛化能力。本文详细介
“线性/非线性回归分析Matlab算例”01—一元线性回归分析代码：% 一元回归x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];%自变量时间序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 190
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2024-03-08 17:45:09
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2014-07-21 10:28:34首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到.1 # allocate symbolic variables for the data
2 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
3 x = T.matrix('x') # t
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2024-04-29 14:53:41
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以下学习笔记与原链接的不同之处在于：对原链接内容进行了增删，删去了一些题外话，增加了对一些重要概念的详细解释；对一些函数的各个参数进行了详细说明；对源代码增加了更加详细的注释，确保小白也能完全看懂；对有bug的代码进行了修复；增补了原链接中缺失的数据文件logistic_ex1.xlsx。1.一元回归 （1）一元线性回归[ 例1 ] 近 10 年来，某市社会商品零
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2024-04-19 13:24:42
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上一节，我们介绍了梯度上升优化参数算法。并将Python代码和Matlab代码的写法做了分析。同时，前面我们说了梯度下降法有两种（批量和随机） 批量法前面已经有代码。本节我们将上节得到的分类结果可视化（即画出分类线（决策边界）），并且给出随机梯度法和改进的随机梯度法。最后给出一个完整的实例。1 可视化数据：画出决策边界 前面我们通过梯度法得到最佳的回归系数：W=[w0,w1,...wn]Timp
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2024-04-12 06:00:23
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4.1 一元回归分析
4.1.1
回归方程的计算
在高等数学中，研究函数两个变量的关系，它们是确定的关系，当自变量取定后，随之唯一确定。现实中，两个变量与经常有相关关系。例4.1 研究化肥用量与小麦产量之间的关系，试种7块，每块一亩，得到实验数据（单位kg）：
化肥用量：15, 20, 25, 30, 35, 40, 45小麦产量：330, 345, 365, 405
由于是刚开始接触ML和MATLAB，所以记录一些比较简单的笔记。
个人实验中未使用MATLAB，而是使用了Octave作为替代，区别只是把函数结束的end改成endfunction即可，其他部分和matlab保持一致。
文中主要框架内容参考
第一部分：基本模型
在解决拟合问题的解决之前，我们首先回忆一下线性回归基本模型。
设待拟合参数 θn*1 和输入参数[
xm*n, ym*1] 。
对于各类
编程练习ex2
1、logistic回归1.1 可视化数据打开ex2data1.txt观察数据 第一列和第二列为两次考试的成绩，第三列代表该生是否能被录取，1代表录取，0代表不录取读取数据：data = load('ex2data1.txt');
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); % 将数据集
介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效(正如你将在本文中看到的那样)。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。 在本文中，我们将首先了解KNN算法背后的思
1. 数据说明本文使用的数据来自于国家统计局1997年-2012年的年度数据。选取的数据指标为农村居民家庭平均每人纯收入（元），农村居民家庭平均每人消费支出（元）。2. 模型构建模型： 自变量：农村居民家庭平均每人纯收入（元）； 因变量：农村居民家庭平均每人消费支出（元）。 利用MATLAB中的regress函数实现回归分析，具体的代码如下：x = [2090.1, 2162, 2210.3, 2
Code Anthem 博客中曾发过一篇博文《proof is in the code. That is all.》，外刊IT评论对此文进行了翻译，现转载于此，全文如下： 招聘一个程序员，唯一对你有意义的是他能写出好程序的能力。很少人像这样去招人，他们更喜欢去挑剔程序员的个人癖好和性格缺点。 我一说
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2021-05-29 18:12:34
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前言多元线性回归模型非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会将原理知识穿插于代码段中，争取以不一样的视角来叙述和讲解如何更好的构建和优化多元线性回归模型。主要将分为两个部分：详细原理Python 实战Python实战Python多元线性回归的模型的实战案例有非常多，这里虽然选
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2024-05-08 09:55:04
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2018-06-14 20:39:44regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数, 参数的估计值受异常值的影响比较大. robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数, 受异常值的影响就比较小. robustfit函数可用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析, 下面介绍robustfit函数的用法.调用方法b = robustfit(X
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2024-01-30 06:13:14
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前言 最近学了不少回归分析的知识，用到了几个常用的Matlab命令，写在这里做个总结。 回归分析，就是研究几种变量之间的关系。如果你也很喜欢分析数据，这种技巧是基本的一项。（PS：高级的是机器学习。）1 regress命令线性回归，本质上是最小二乘法。在Matlab 2014a中，输入help regress ，会弹出和reg
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2024-02-28 09:50:23
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一，单变量线性回归：1. 数据分布，x轴是属性城市人口，y轴是标签值盈利：2. 目的：使用一个线性函数去拟合上面这些数据；该线性函数如下只有两个参数，利用梯度下降找出使损失值最小时，对应的两个参数值，即得到了线性函数。算法三要素：1)设置线性函数，即假设函数(Hypothesis)；2)选定损失函数 J，3)梯度下降，找到使得J值最小时，对应的theta_0, theta_1。J值最小，预测的h_
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2024-04-18 21:20:17
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锂离子电池（简称锂电池）以其能量密度高、功率大和自放电率低等优势而广泛应用于储能领域。 然而，锂离子电池在长时间使用中会发生性能和寿命的衰减，且成组电池中个别电芯性能的衰减极易导致严重安全隐患，这已成为锂电池安全性与可靠性的持续挑战。因此，准确预测锂电池剩余使用寿命 （Remaining Useful Life，RUL）对完善电池管理策略，降低电池运行风险、提高电池运行稳定性具有重要的意义。在过去
线性模型简单线性回归最简单的线性回归模型假设被预测变量y和单个预测变量 x之间存在如下线性关系： 其中系数β0和β1分别表示回归线的截距和斜率。β0表示当x=0时，y的预测值；斜率β1表示当x增加一个单位时，y的平均变化。从上图可以看出，观测值并不全部落在回归线上，而是分布在回归线的周围。即：每个观测值yt都包含可解释部分β0+β1xt和随机误差项εt。随机误差项并不意味着错误，而是指观测值与线性
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2024-06-17 15:32:24
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[Matlab]篇----回归分析（OLS篇)一、简介：最近在做回归分析方面的东西，网上查阅相关资料，通过实际调试，对调试结果进行总结。回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。根据因变量和自变量的个数分为：一元回归分析和多元回归分析；根据因变量和自变量
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2024-02-27 13:17:26
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1、MATLAB中多元线性回归的例子,2.线性回归,b=regress(y,X) b,bint,r,rint,s=regress(y,X,alpha),输入: y因变量(列向量), X1与自变量组成的矩阵， Alpha显著性水平(缺省时设定为0.05),s: 3个统计量：决定系数R2，F值, F(1,n-2)分布大于 F值的概率p，p时回归模型有效,rcoplot(r,rint),残差及其置信区间
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2024-05-20 20:31:16
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拟合用到
的数据是老师给
的鲍鱼数据<abalone.csv>，想做一个“整体重量”关于“长度”、“直径”、“高度”
的多元
回归分析。下面是多元
回归的基础
代码：clc;clear
A1=importdata('abalone.csv');
% A1.data(101:end,:)=[]; %% 弄十几个数据看一眼
X1=A1.data(:,1:3);
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2023-10-10 19:27:45
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