SPSS Regression

回归分析的基本原理 所谓回归分析法，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式。对于下表中的数据：利用回归分析方法，得到如下的函数关系式：

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

MATLAB作业，关于OLS的回归，是二元一次方程的回归。

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

Matlab开发 - 在TLAB中使用ekasSVM回归函数。演示如何将WEKA的ML库导入Matlab，并使用SVM回归。

问题 1：逻辑回归 实验结果表明，随着进入 Logistic 回归分类器 的样本数量增加，测试准确性也逐步提高。这是合理的，因为数据集中的模式在样本量增多时变得更加代表性。随着更多样本的引入，模型的泛化能力也变得更强。下图展示了模型的测试准确性与训练时使用的样本数之间的关系，随着样本数量的增加，测试准确性呈明显的上升趋势。 问题 2：稀疏Logistic回归 根据实验结果，理想的正则化参数为 0.1。当正则化参数过大时， AUC 值会降低，正则化参数为 0 或 1 时，模型的性能较差。当正则化参数为 1 时，模型的测试准确度恰好为 50%。这是因为测试数据包含了74个阳性样本和74个阴性样本，

该项目提供了基于梯度下降的softmax回归实现，专注于MNIST数据分类。此外，还包含多个领域的Matlab仿真代码，涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理等应用。

统计和统计分析相关书籍： Cosma Rohilla Shalizi 从基本角度进行高级数据分析 统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测（第2版） 作者：Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman OpenIntro Statistics（第2版） 作者：David M Diez、Christopher D Barr 和 Mine Çetinkaya-Rundel 计量经济学导论（第3版） 作者：James Stock 和 Mark Watson

关联向量机：将详细介绍使用SB2_Release_200在基于关联向量机（RVM）的回归应用程序中的具体步骤。该流程包括数据处理、模型训练和验证等关键步骤，通过关联向量机的稀疏建模特点，有效提升了模型的预测能力。以下内容提供了从原理到实践的全面指南，帮助用户充分理解和应用关联向量机技术。

SPSS的全称是“统计产品与服务解决方案”，涵盖了用于统计分析、数据挖掘、预测分析和决策支持的任务软件产品和相关服务。SPSS提供了 Windows 和 Mac OS X 等版本，最初名为“社会科学统计软件包”。2000 年，SPSS 公司更改名称，标志着其服务范围和深度的扩展。