【作品名称】：基于 Matlab 实现商品销售预测模型【课程设计】（论文+源码）
【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
【项目介绍】：基于 Matlab 实现商品销售预测模型【课程设计】（论文+源码）
基于Logistic回归的商品销售预测模型
在这里，第一问采用了Logistic回归方法，其本质是最大似然法。Logistic回归是一个线性概率分类器。通过加权矩阵W和偏置向量实现了参数化。通过将数据点投影到超平面集上来实现分类，其中距离反映数据点的归属概率。
基于牛顿插值的商品销售预测模型
插值法利用函数f(x)在某区间中若干点的函数值，作出适当的特定函数，在这些点上取已知值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值。牛顿插值法相对于拉格朗日插值法具有承袭性的优势，即在增加额外的插值点时，可以利用之前的运算结果以降低运算量。
