非线性回归应用销售预测

人工智能机器学习 2023-01-12 23:34:49

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看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。

我的博客上有详细解说这个算法的实现，用java代码实现，以及每个公式的解说。网址：http://blog.csdn.net/techq/archive/2011/02/01/6171688.aspx

非线性回归模型是一种用于拟合非线性关系的回归分析方法。与线性回归模型不同，非线性回归模型允许因变量和自变量之间存在非线性的函数形式。在非线性回归模型中，我们需要根据实际问题选择适当的函数形式，并通过拟合数据来估计模型参数。

通过本次实验，我学习了非线性回归预测模型的基本原理和建立方法，了解了如何使用Python编程实现预测模型。同时，我们也使用了某省会全社会客运量预测实例，对非线性回归模型进行了实际应用和分析。在实验中，我掌握了数据预处理、模型训练和结果评估等关键技术，对于今后的数据分析和预测工作将有很大的帮助。同时在这个过程之中也出现了一些问题，但通过查阅相关资料最终这些问题都得以解决。在这个过程中我的动手实践能力的到提升，也让我明白了实际动手操作的重要性，在实际操作中可以发现很多平时发现不了的问题，通过实践最终都得以解决。

在预测股票走势方面，线性回归和非线性回归各有其适用性和局限性，无法简单地断定哪个更适合。

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