遗传线性回归：通过遗传算法进行线性回归拟合的近似

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需积分: 25 23 浏览量 2021-02-04 01:36:20 上传评论 1 收藏 2.78MB ZIP 举报

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简单快速线性回归：（Python）我编写了这段代码，这是一种通过数据点绘制最合适的线的方法。找到最佳拟合线的方法可能不如通常的方法好，但是我认为它使用的是一种易于学习和理解的简单算法。教学时可以使用此python线性回归代码，因为与典型公式相比，该概念非常容易理解。它也应该更快，尽管我并未针对速度进行优化

一条Python代码，可为散点图提供最合适的一行。与典型的散点图算法相比，这可能会提供更差的拟合度，但我相信与其他算法相比，它很容易理解。另外，它可能更快，但我不知道。了解更多信息后，我将更新此文件。

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本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10...将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。

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