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World File Search System线性回归
经济活动的区域社会心理特征
摘要越来越多地，社会科学家在试图解释不同的区域繁荣结果时，认识到传统措施的局限性（例如，地理，人口，经济）。这项研究试图了解地区的不同个性如何帮助描述经济差异。我们通过在16个心理社会变量（“大5”个性概况，以及其他一般社交调查项目的探索性电池上使用最小二乘线性回归来测试这一点，以及ECO NOCIC收入的四个因变量：人均收入，就业率，就业率，收入率，收入流动性和企业家的速度。所有物品在美国各地的县一级汇总，都展现了一个独特的关系，强调了对我们造成的经济影响的更多工作的巨大需求。
使用机器的房屋价格预测模型...
摘要 - 近年来，机器学习已经快速增长，导致了各种应用和算法的发展。一个值得注意的应用是房价的预测，随着房地产价值不断上升，这变得越来越重要。准确的房价预测模型可以极大地帮助潜在的买家做出明智的决定。这项研究的重点是使用诸如卧室数量，房屋年龄，交通运输的可及，靠近学校的交通年龄以及附近的购物中心等特征来预测印度的房价。所提出的模型采用各种机器学习算法，包括线性回归，决策树，随机森林和支持向量回归。最终，该解决方案将使买卖双方都能更有效地谈判其优先级，从而最大程度地减少财务和时间损失。
定量测定 - 验证和验证工具包
Westgard QC提供方法验证数据分析工具套件和在线配对数据计算器。4该计算器可以与方法比较的数据一起使用，以计算有关回归线，S Y/X）和相关系数的线性回归统计量（斜率，Y截距和标准偏差（R，Pearson产品矩相关系数）； t检验统计（两种方法或偏置测量值之间的平均差异； SD差异，两种方法之间差异的标准偏差）。也可以用于提供“比较图”，该图显示了Y轴的测试方法结果与X轴上的比较方法结果，以及一个“差异图”，该图显示了测试对y轴的比较结果之间的差异与X轴上的比较方法。
州和地方养老金计划的内部与外部管理
分析首先调查外部资产管理人的数量与费用相关的假设。为此，分析依赖于线性回归，其中因变量是计划报告的投资费率（支付的总费用占养老金总资产的百分比），关键自变量是外部资产管理人的数量。10 回归还包括对计划规模（总资产）和资产配置（尤其是对替代品的配置）的控制，以及一个旨在捕捉外部资产管理程度的变量：计划管理员是否表示拥有有意义的内部投资计划。这三个控制变量共同有助于确保外部资产管理人数量的系数仅捕捉费率与外部资产管理人数量之间的关系 - 而不是外部管理的资产份额。
学期-II Credit-30 Sr.没有课程代码课程LTPC 1。
概率理论的概述，线性代数，凸优化。简介：模式识别和机器学习的历史，模式识别和机器学习重点的区别。回归：线性回归，多元回归，逻辑回归。聚类：分区聚类，分层聚类，桦木算法治疗算法，基于密度的基于密度的聚类PCA和LDA：主成分分析，线性判别分析。内核方法：支持向量机图形模型：高斯混合模型和隐藏的马尔可夫模型贝叶斯方法的简介：贝叶斯分类，贝叶斯学习，贝叶斯最佳分类器，天真的贝叶斯分类器和贝叶斯网络..
应用语言学中机器学习的方法论审查
应用语言学（AL）中传统的线性回归遭受严格假设引起的缺点：线性和正常性等。需要更高级的方法来克服传统方法的缺点，并努力处理复杂的语言问题。但是，以前没有关于机器学习（ML）在AL中的应用，可解释的ML和相关实用软件的应用。本文通过回顾AL中的ML的代表性算法来解决这些差距。结果表明ML适用于AL，并享有前途的未来。进一步讨论可解释的ML在报告AL中报告结果的应用。最后，它以实用的编程语言，软件和平台的建议结束，以实施AL研究人员的ML，以促进AL和ML之间的跨学科研究。
使用机器学习算法对印度GDP进行预测分析
摘要。在这项研究努力中，机器学习算法 - 特别是线性回归，随机森林回归和梯度提升回归 - 可以预测印度国内生产总值的未来轨迹。采用广泛的数据集，该数据集结合了历史GDP，人均收入，进口，出口和GDP增长率，该研究旨在评估每个模型的预测精度。将数据预处理和模型培训，评估指标将用于并置这些模型的功效。这项研究对这些算法在预测印度GDP方面的熟悉性产生了有见地的观点，为决策者和经济学家提供了有价值的信息，以做出明智的决定。在这种情况下，最准确的预测模型和关键经济指标的识别至关重要。
危机期间距离欲望的驱动因素和阻尼器
1德国HEIDE的FHWESTKüste应用科学大学德国旅游研究所。电子邮件：koechling@fh-westkueste.de在南非西北大学的2棵树（经济学，环境和社会的旅游研究） *通讯作者摘要摘要在危机期间的复杂消费决策代表着新兴的研究途径，尤其是在界限旅行的背景下。研究从n = 2,021德国人的代表性在线样本作为潜在的长途旅行者产生的数据，该研究研究了哪些社会人口统计学，心理和行为因素积极地（驱动因素）或负面（抑制剂）影响了危机事件表征的当代时代期间的距离欲望。在将多个线性回归（以远距离欲望为因变量）应用于危机期，享乐主义旅行动机，对风险的高亲和力和以前的长距离旅行经验的高度亲和力是距离欲望的驱动因素，而社会人口学因素（例如收入或年龄）以及渴望保持较低的气候足迹的愿望并不影响着巨大的影响。结果可以支持在危机期间影响长途旅行行为的尝试，因为他们澄清了哪些旅行动机和其他因素推动了对德国长距离旅行的渴望。关键字：距离欲望；长途旅行意图；多个线性回归；危机；距离衰减；旅行目的地选择。引用：Köchling，A.，Matiza，T。和Eisenstein，B。（2025）。危机期间距离欲望的驱动因素和阻尼器：德国市场的观点。欧洲旅游研究杂志，39，3905。https：//doi.org/10.54055/ejtr.v39i.3640。出版历史记录：收到：10/02/2024;修订：12/07/20124，14/07/2024;接受：16/07/2024;在线发布：15/01/2025;卷日期：01/03/2025。协调编辑：Estela Marine-Roig
机器学习（R22A6602）.pdf
课程目标： 1. 认识机器学习的基本术语和基本概念。 2. 理解监督学习模型的概念，重点关注最新进展。 3. 关联监督学习的神经网络模型概念 4. 发现机器学习的无监督学习范式 5. 理解强化学习和集成方法的概念。 UNIT-I 简介：机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习简介。深度学习。 特征选择：过滤器、包装器、嵌入式方法。 特征规范化：最小-最大规范化、z 分数规范化和常数因子规范化 降维简介：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） UNIT-II 监督学习 - I（回归/分类） 回归模型：简单线性回归、多元线性回归。成本函数、梯度下降、性能指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）R 平方误差、调整 R 平方。分类模型：决策树 - ID3、CART、朴素贝叶斯、K 最近邻（KNN）、逻辑回归、多项逻辑回归支持向量机 (SVM) - 非线性和核方法 UNIT – III 监督学习 – II（神经网络）神经网络表示 – 问题 – 感知器、激活函数、人工神经网络 (ANN)、反向传播算法。分类指标：混淆矩阵、精度、召回率、准确度、F 分数、ROC 曲线。UNIT – IV 分类中的模型验证：交叉验证 - 保留方法、K 折、分层 K 折、留一交叉验证。偏差-方差权衡、正则化、过拟合、欠拟合。集成方法：Boosting、Bagging、随机森林。UNIT – V 无监督学习：聚类-K-均值、K-模式、K-原型、高斯混合模型、期望最大化。强化学习：探索和利用权衡、非关联学习、马尔可夫决策过程、Q 学习