資源簡介
svr代碼和RBF核函數,可以對初學者進行指導,有一定的使用價值
代碼片段和文件信息
%%%exam41.m
clc;?clear;?close?all;
load?exam41Data??%%%?載入數據
figure?scatter(x1?Y?‘*‘);?%%?繪制散點圖
xlabel(‘X1‘)?ylabel(‘Y‘);?title(‘X1-Y‘);
figure?scatter(x2??Y);
xlabel(‘X2‘)?ylabel(‘Y‘);?title(‘X2-Y‘);
figure?scatter(x3?Y?‘s‘);
xlabel(‘X3‘)?ylabel(‘Y‘);?title(‘X3-Y‘);
YY=Y;
XX=[ones(size(Y))?x1?x2?x3];
[b?bint?r?rint?stats]=regress(YY?XX);?%%?多元線性回歸分析
b?bint?stats
XX=[ones(size(Y))?x1?x2];
[b?bint?r?rint?stats]=regress(YY?XX);?%%?多元線性回歸分析
b?bint?stats
%?XX=[ones(size(Y))?x1?x2];
%?[b?bint?r?rint?stats]=regress(YY?XX);
%?b?bint?stats
figurercoplot(r?rint);?%%?繪制殘差分布圖
while?1
????[b?bint?r?rint?stats]=regress(YY?XX);?%%?多元線性回歸分析
????stats
????j=find((rint(:1)>0)|(rint(:2)<0));?%%?找出殘差置信區間不含0的樣本
????if?isempty(j)
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1011??2017-11-14?19:56??svr\canchatu.m
?????文件?????????114??2016-09-14?11:21??svr\green.m
?????文件????????2106??2016-09-14?15:24??svr\svr.m
?????文件????????1510??2016-09-14?11:20??svr\trainRBF.m
?????目錄???????????0??2018-03-22?10:41??svr\
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