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SQP
- 非线性回归问题SQP解法-nonlinear regression problems SQP Solution
非线性回归麦夸法
- 非线性回归分析中的麦夸法是牛顿计数法的推广，是一种更好的优化方法，
SVMNR非线性回归matlab通用程序
- SVMNR非线性回归matlab通用程序
MATLAB_huiguifenxi.rar
- MATLAB工具箱进行线性回归、多元线性回归、非线性回归的很好的例子，附有教程PPT以及MATLAB程序，很实用，欢迎大家下载。,MATLAB toolbox linear regression, multiple linear regression, nonlinear regression of a good example of PPT, as well as MATLAB program with tutorials, very useful, welcome to download.
数学优化分析综合工具软件包
- 1stOpt 是七维高科有限公司（7D-Soft High Technology Inc.）独立开发， 拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂模型参数估算求解，线性/非线性规划等领域首屈一指； 1stOpt 应用范围 1) 模型自动优化率定 2) 参数估算 3) 任意模型公式线性，非线性拟合，回归 4) 非线性连立方程组求解 5) 任意维函数，隐函数极值求解 6) 隐函数根求解，作图，求极值 7) 线
LS_SVM
- 最小二乘支持向量机,用于多元非线性回归分析,非线性拟合与预测-Least squares support vector machine for multi-linear regression analysis, nonlinear fitting and prediction
sanci-function.m
- 非线性回归,某三次多项式，多元非线性回归分析的例子，很少，很珍贵啊-NONLINER
time_seris
- 时间序列预测算法。支持5种常见的算法 移动平均 非线性回归 指数平滑等-ar, ardemo ma
regressionOptimization
- 实现了线性回归和非线性回归，代码简单，容易上手-regression-Optimization
mat
- 支持向量机非线性回归通用MATLAB源码本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Universal non-linear regression support vector machine MATLAB source code of this source can be used for linear regression, nonlinear regression, nonlinear function approximation, data m
Matlab-svm
- 支持向量机是一种新的回归方法，特别适用于非线性，改程序实现了支持向量机非线性回归-surport vector machine to non-linear regression
RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
- 利用RBF神经网络对非线性函数进行回归分析(The nonlinear function is regressed by RBF neural network)
非线性拟合
- 非线性拟合,stats第二个数为F分布值 finv(0.95,1,9) %F分布查表值(Nonlinear fitting, stats second number is F, distribution value finv (0.95,1,9)%F distribution look-up table value)
svm
- 支持向量机由Vapnik首先提出，像多层感知器网络和径向基函数网络一样，支持向量机可用于模式分类和非线性回归，该程序主要实现svm的分类和回归功能。(SVM was first proposed by Vapnik. Like multilayer sensor network and radial basis function network, SVM can be used for pattern classification and non-linear regression. The p
作业1 线性回归
- 用PYTHON语言实现线性回归，一方面，线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性，而通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。另一方面，也是更为重要的一点，线性模型的易解释性使得它在物理学、经济学、商学等领域中占据了难以取代的地位。(Linear regression in PYTHON language)
ch10 回归分析
- 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多
regression-fitting
- 数据回归分析包括一元线性回归，一元非线性回归，多元线性及广义线性回归，多元非线性回归(Data regression analysis including a yuan linear regression, a yuan of nonlinear regression, multiple linear and generalized linear regression and multivariate nonlinear regression)
多元线性回归
- 多元线性回归代码以及多元非线性回归代码数学建模(Multiple linear regression code)
线性回归以及非线性回归
- 线性回归以及非线性回归的上课用的课件和基于Python的源码
回归分析
- 回归分析的9种主要算法，包括（一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、主成分分析、因子分析、自相关分析以及逐步回归分析等matlab代码以及算法说明。