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应用背景 所谓回归分析实际上就是根据统计数据建立一个方程， 用这个方程来描述不同变量之间的关系， 而这个关系又无法做到想像函数关系那样准确， 因为即使你
这个是曲线拟合代码，包括一元线性回归，多元线性回归等，非常适应，都是自己总结编程的，用于GUI编写的界面开发，适用于预测不同数据及拟合
最小二乘方法
为了使得回归分析的结果更加直观，我调用regstats函数，编写了一个更为实用的函数：reglm，代码如下（代码中有调用方法和例子）。
1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RadicalBasis Function）方法。1988年Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络，
Matlab优化源代码全集，包括线性回归和非线性回归的优化功能。 源码中包含fit功能的多个函数，fminsearchchbnd实现最小值的搜索。 源码包含多个文件，但注
能够对数据做稳健回归，画残差图，找出置信区间等。如下：data=xlsread("自行车视频识别数据.xls");x=data(:,4);y=data(:,5);p=polyfit
偏最小二乘回归。偏最小二乘回归集中了主成分分析，线性分析，典型相关性分析等优点，拥有比较全的pls代码，还有相关的实例，希望能够帮到大家。
matlab里的PLS回归分析,含英文说明,比较复杂-matlab in the PLS regression analysis, with the English descrip
最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特
matlab编写的元胞自动机，完整的基于HMM的语音识别系统，分数阶傅里叶变换计算方面,DC-DC部分采用定功率单环控制，具有丰富的参数选项,解耦，恢复原信号。
用BP网络完成函数的逼近 P网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，