多元线性回归课设实战教程

多元线性回归的完整实战项目，适合用 TensorFlow 练手，代码清晰、注释详尽，配套 Jupyter Notebook，边看边跑不费劲，挺适合刚接触机器学习的前端/数据同学。

介绍了如何利用Java实现多元线性回归分析，通过对随机变量y和自变量x0、x1等的多组观测值进行分析，附带详细注释。

多元线性回归的操作流程，在《SPSS 统计与应用》讲义里讲得挺清楚的，适合刚接触这块的朋友。菜单路径是 analyze -> regression -> linear…，选变量、调模型、加图表这些都写得比较细，连变量筛选的几种方法也有，像enter、stepwise之类的都解释了。 操作步骤比较接地气，照着点就能跑起来，尤其是你用 SPSS 做报告或者交作业的时候，用它就挺省事。还顺带讲了怎么筛选样本，比如你只想特定年龄段的数据，可以设一个selection variable条件，其他的就自动跳过了，蛮方便的。 你要是想看看不同变量筛选方式的差别，可以顺手点进下面的几个链接，比如多元线性回归中

Python线性回归实战指南 线性回归模型广泛应用于经济学、计算机科学和社会科学等领域，是统计分析、机器学习和科学计算的基础。对于想要学习更复杂方法的人来说，线性回归是入门首选。 本指南将逐步介绍如何在Python中实现线性回归，包括代码示例和解释，帮助您快速上手。后续文章将深入探讨线性回归的数学推导、工作原理以及参数选择等内容。 简单线性回归与多元线性回归 回归分析是统计学和机器学习中重要的领域，而线性回归是其中最常用且易于理解的方法之一。其结果解释直观，应用广泛。线性回归主要分为： 简单线性回归： 涉及一个自变量和一个因变量之间的关系。 多元线性回归： 涉及多个自变量和一个因变量之间

多元线性回归分析是一种统计方法，探索多个自变量与因变量之间的关系，介绍了其基本原理及在Matlab中的实现方法。

regress函数功能非常强大，它能够进行多元线性回归分析。使用该函数，我们不仅可以获取线性回归模型的各项系数，还能得到多种有意义的统计参数，这些参数有助于深入分析回归模型的性能。提供了regress函数的实际应用示例代码。

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

回归建模的实战经验，用 MATLAB 搞定多元回归。文章围绕工业洗煤的实际案例，手把手教你怎么导入数据、画图看趋势、用 fitlm 做模型，再用逐步回归优化变量，挺接地气的一篇教程，思路清晰，代码也不多，适合前端或数据方向想了解回归建模流程的朋友看看，尤其是你有点 MATLAB 基础的话，用起来更顺手。

Matlab中的回归分析部分包括多元线性回归的使用，利用命令regress进行操作，采用小二乘法进行回归系数估计。