每次比赛都需要查一下，这次直接总结到自己的博客中。 以这个为例子： 2.线性方程的相关计算 x=[1,2,3,4,5]';%参数矩阵 X=[ones(5,1),x];%产生一个5行一列的矩阵，后接x矩阵 Y=[3.95,5.23,7.6,9.48,11.89]'; [b ...

https://blog.csdn.net/joob000/article/details/81295144 理论推导   机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触 ...

　　Matlab作为一门科学计算语言，在求解矩阵运算方面非常方便。　　 　　求解AX=B　　Matlab代码：X=A\B或者X=mldivide(A,B)或者X=inv(A)*B　　mldivide()是运算符\的函数封装，作用是一样的。对于\求解X，Matlab采用的是高斯消元法求解。inv ...

在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个 自变量和 因变量之间关系进行建模的一种 回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过 ...

在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个 自变量和 因变量之间关系进行建模的一种 回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做 ...

目 录 1.预测和控制 　　预测 　　　　单值预测 　　　　区间预测 　　　　　　因变量新值的区间预测 　　　　　　因变量新值的平均值的区间估计 　　控制 2.回归系数的解释 3.回归应用的问题 预测和控制 　　建立回归模型的目的就是为了应用，回归模型最重要的应用是预测 ...

3.4 回归方程的显著性检验 我们事先并不能断定随机变量 \(y\) 与变量 \(x_1\)，\(x_2\)，\(\cdots\)，\(x_p\) 之间确有线性关系，在进行回归参数的估计之前，用多元线性回归方程去拟合这种关系，只是根据一些定性分析所做的一种线性假设。在求出线性回归方程后，还需 ...

目 录 1. σ2 的估计 2. 回归方程的显著性检验 　　t 检验（回归系数的检验） 　　F 检验（回归方程的检验） 　　相关系数的显著性检验 　　样本决定系数 　　三种检验的关系 一、σ2 的估计 　　因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2的估计量，所以先 ...