畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告：機器學習之線性回歸模型及應(yīng)用研究

PAGEPAGE4畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告題目機器學習之線性回歸模型及應(yīng)用研究專業(yè)信息與計算科學姓名班級學號指導教師提交時間綜述本課題的研究動態(tài)，說明選題的依據(jù)和意義學習是繼專家系統(tǒng)之后人工智能應(yīng)用的又一重要研究領(lǐng)域，也是人工智能和智能計算的核心研究課題之一?，F(xiàn)有的計算機系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)沒有什么學習能力，至多也只有非常有限的學習能力，因而不能滿足科技和生產(chǎn)提出的新要求。對機器學習的討論和機器學習研究的進展，必將促使人工智能和整個科學技術(shù)的進一步發(fā)展。本課題研究的基本內(nèi)容，擬解決的主要問題和難點問題研究內(nèi)容：本課題研究機器學習中比較基礎(chǔ)的線性回歸模型，以及誤差分析，并將這些算法在某些領(lǐng)域中進行應(yīng)用。擬解決的主要問題和難點問題：建立線性回歸模型，對線性回歸模型的分析及應(yīng)用。三、研究步驟、方法及措施：1、首先了解線性回歸模型在某領(lǐng)域的應(yīng)用；2、了解應(yīng)用后通過軟件設(shè)計出相應(yīng)的線性回歸模型；3、對設(shè)計出來的模型進行分析與應(yīng)用；4、寫論文初稿。四、工作進度：序號設(shè)計（論文）各階段名稱日期1研究線性回歸模型在某領(lǐng)域中的應(yīng)用；5-8周2通過軟件建立線性回歸模型；9-10周3對建立的線性回歸模型進行分析和評價；撰寫論文初稿11-12周4撰寫畢業(yè)論文13-14周5外文翻譯資料，修改、提交論文，準備答辯。15-16周主要參考文獻：[1]李航.統(tǒng)計學習方法[M].北京:清華大學出版社,2012[2]Pang-Ning，MichaelSteinbachVipinKunar.數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摚ㄍ暾妫M].北京：人民郵電出版社[3]黃陳鋒.基于粗集一支持向量機的電力供需預(yù)警研究[D].北京華北電力大學,2006[4]呂科奇.基于支持向量機的工程項目投資估算方法研究[D].浙江:浙江人學,2004[5]Varfis.Univariateeconomictimeseriesforecastingbyconnectionistmethods[C].IEEEICNN.1990(90):342-345.[6]Lapedes.Nonlinearsignalprocessingusingneuralnetworks:Predictionandsystemmodeling[R].TechnicalReportLA-UR-87-2662.LosAlamosNationalLaboratoryNM,1987,54-56.[7]羅士勛.人民幣匯率預(yù)測和風險管理研究[D].吉林大學，2005.[8]楚翠玲，馬恩濤.我國地方政府性債務(wù)風險預(yù)警研究-基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析[J].廣西財經(jīng)學院學報,2016(5):58-67[9]劉瀲滟.我國財政風險監(jiān)測預(yù)警方法優(yōu)選及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實踐[D].云南財經(jīng)大學，2016.[10]薛曄，藺琦珠，任耀.我國通貨膨脹風險的預(yù)測模型-基于決策樹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J].經(jīng)濟問題，2016（1）：82-89.[11]SextonJ,LaakeP.StandardErrorsforBaggedandRandomForestEstimators[J].ComputationalStastistics,2008,2(3):841-860.六、指導教師審核意見：指導教師簽字：年月日七、專業(yè)系（教研室）評議意見：系（教研室）主任簽字：年月日八、學院領(lǐng)導審核意見：1．通過；