MATLAB源码集锦-多元非线性回归代码

数学建模中很好的学习spss软件并解决回归类题型的有力工具！

ARMA模型（Auto-RegressiveandMovingAverageModel）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。
在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；
在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。

SPSS是世界最为优秀的统计工具之一，本书为《SPSS11.0统计分析教程》的高级篇。
由4部分15章及1个附录组成。
主要内容包括：一般线性模型、混合线性模型、多元线性回归与曲线拟合、分类资料的回归分析等。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

一种机器学习方法，可以用于分类和回归

本书介绍了一个使用sasEM6.1进行数据挖掘的案例，包括决策树、神经网络和逻辑回归。

这项研究使用模型依赖和模型独立方法评估大鼠肝脏中肝纤维化的等级。
使用四氯化碳（CCl4）诱导37只大鼠肝纤维化;6只大鼠作为对照。
剪切波速度作为频率的函数，称为速度分散，是通过称为剪切波分散超声振动法（SDUV）的超声弹性成像方法在体外测量的。
对于依赖模型的方法，将速度色散数据拟合到Voigt模型以求解粘弹性模量。
对于与模型无关的方法，通过线性回归分析速度色散数据的模式，以提取斜率和截距特征。
通过两种方法获得的参数分别使用接收器工作特性（ROC）曲线分析进行评估。
结果表明，在区分F0–F1级和F2–F4级纤维化的所有参数中，ROC曲线下面积的截距值最大。
这一发现表明，模型非依赖性方法可以为肝纤维化分期提供模型替代方法的替代方法。

有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测

在开源的基础上实现的逻辑回归，纯python实现，采用的是批量梯度下降，用户可以自己换其他的梯度下降方式

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。