多元非线性回归

multivariate nonlinear regression

本文关键字：回归 非线性      更新时间：2023-10-16

我是机器学习的新手，我想实现多元非线性回归，我似乎找不到任何好的c++库(例如:data)

    y        x1         x2       x3          x4       x5         x6      
4.52e+005  8.32e+000 4.10e+001 8.801e+002 1.29e+002 3.22e+002 1.26e+002 
3.585e+005 8.30e+000 2.10e+001 7.099e+003 1.10e+003 2.40e+003 1.13e+003 
3.521e+005 7.25e+000 5.20e+001 1.467e+003 1.91e+002 4.96e+002 1.77e+002 
3.413e+005 5.64e+000 5.20e+001 1.274e+003 2.35e+002 5.58e+002 2.19e+002 
3.422e+005 3.84e+000 5.20e+001 1.627e+003 2.81e+002 5.65e+002 2.59e+002

我需要非线性回归模型来预测给定输入变量(x1,x2,x3,x4,x5,x6)的输出

我会尝试核脊回归和/或支持向量回归。它们中的任何一个都可能工作得很好。

dlib c++库具有易于使用的这两种方法的实现。有关详细信息，请参阅支持向量回归或核脊回归示例程序。请注意，这些示例只显示了一个输入变量，但您所需要做的就是将输入向量的维数更改为1以外的其他数。在例子中，这意味着你只需要改变

一行
typedef matrix<double,1,1> sample_type;


typedef matrix<double,6,1> sample_type;

，然后它们将处理6个输入变量。

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