岭回归造句

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岭回归学习算法及混沌时间序列预测
基于径向基函数的非线性岭回归方法及仿真研究
优化的非线性岭回归方法及其在软测量中的应用
摘要应用岭回归分析可以解决自变量之间存在复共线性时的回归问题。
本文给出了在sas6 . 11及以上版本中实现岭回归分析的程序，用具体实例说明进行岭回归的方法。
岭回归分析是一种修正的最小二乘估计法,当自变量系统中存在多重相关性时,它可以提供一个更为稳定的预测。
数据分析：影响分析和设计矩阵的相关系数和特征值计算及岭回归技术的应用对改进模型的品质起到了重要作用。
摘要采用多区组多因素正交试验设计，通过大样本岭回归分析求出6种禾本科牧草种子产量因子与产量的岭回归模型。
具体研究内容包括: 1 、将时间序列预测、多元回归、岭回归相结合,并将销售信息作为销售量的解释变量,构建了cpfr流程下的混合协同预测模型。
应用传统的(协)方差分析、多元逐步回归分析、主成分回归分析、岭回归分析、判别分析和典型相关分析等统计方法对影响学习成绩的因素进行分析，并采用新近发展的线性结构方程模型( linearstructuralrelations ， lisrel )分析影响学习成绩的? ?各个因素并探讨其影响机制。
用岭回归造句挺难的，這是一个万能造句的方法
但是仍然存在几个问题尚待解决：首先，聚类时怎样自动确定簇的个数和半径；其次，如何利用含有多个正规化参数的局部岭回归方法进行rbf网络学习；第三，如果簇的形状是不规则的，则它很难用径向基函数来描述，因此需要研究其它能代表不规则形状的簇的基函数。
为每一个簇的中心定义相应的径向基函数( radialbasisfunction ， rbf ) ，再对这些径向基函数构成的两层神经网络进行训练，同时，为了避免产生过度拟合现象，本文采用了岭回归技术，即在代价函数中加入一个包含适当正规化参数的权值惩罚项，从而保证网络输出函数具有一定的平滑度。