核回归

我创建了一个函数来实现模糊核聚类算法，用于多模型控制建模。尽管建模没有成功，但该聚类算法运行良好。

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

Matlab开发：核方法工具箱，专为非线性信号处理和机器学习而设计。

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

回归分析探讨变量之间的关系，将因变量表示为自变量的函数。理想化模型（如抛物线公式）在一定条件下适用。然而，现实中存在不确定性（如干扰因素），导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为，当实验次数足够多时，平均结果具有确定性，即使单次结果是随机的。

Logistic回归，又称为logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，通常用于数据挖掘和分类任务。

关于在Kaggle竞赛中应用堆叠回归的技术细节。

针对传统判别算法对数据分布类型假定的局限，提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则。该算法充分利用样本信息，显著提高判别精度，且不受分布假定的限制。

支持向量机的 MATLAB 程序集，用起来还挺顺手的，是你想搞清楚SVM怎么配合核函数来分类时。这套代码不仅把核心的数学部分实现得比较扎实，还顺带搭了个和K-means 聚类联动的示例，挺有意思的。 核函数的比较全面，像是常见的线性核、高斯核（也叫 RBF）、多项式核这些都有涉及。举个例子，高斯核主要是通过计算点之间的距离，让数据在高维里“变得可分”，这招在实际中还蛮常用的。 SVM-KMExample里有结合聚类做的训练例子，一开始用 K-means 做初步分簇，再把这些结果丢给 SVM 来分类。嗯，思路还挺实用的，适合数据前阶段试试。代码大多基于矩阵运算，用的是 MATLAB 擅长的那一套