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我们毕业啦其实是答辩的标题地方机器学习之线性回归模型及应用研究答辩人指导老师课题研究背景和意义近年来，机器学习理论在许多应用中得到了成功应用和开发，逐渐成为计算机科学的基础之一。荒漠区植物因子与动物生物量这些数据庞大，人工不方便去处理如此繁杂的数据，而机器学习在处理大数据方面占据着绝对的优势。什么是机器学习机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息主要的方法有归纳学习法和分析学习法。数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型。机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。三种机器学习模型的概述线性回归模型人工神经网络模型支持向量机模型机器学习中的三种方法线性回归算法人工神经网络算法支持向量机算法

线性回归算法算子连接图运行结果图

人工神经网络算法算子连接图运行结果图支持向量机算法算子连接图运行结果图植物生物量与啮齿动物生物量之间的线性回归关系建立模型导入数据求解模型导入数据模型的变量说明符号含义i=1，2，3分别代表轮牧地区7月份草本植物高度，盖度，密度，生物量i=1，2，3分别代表轮牧地区10月份草本植物高度，盖度，密度，生物量i=1，2，3分别代表过牧地区7月份草本植物高度，盖度，密度，生物量i=1，2，3分别代表过牧地区10月份草本植物高度，盖度，密度，生物量

i=1,2,3,4分别代表轮牧地区7月，轮牧地区10月，过牧地区7月，过牧地区10月j=1,2,3分别代表三趾跳鼠百夹捕获率，子午沙鼠百夹捕获率，小毛足鼠百夹捕获率模型求解回归方程为：Y11=2.438+0.589X11+0.203X12+0.369X13+0.417X14+0.200X15-0.159X16-0.223X17-0.280X18Bias（offset）表示截距，也就是回归方程的常数项，轮牧地区夏季，三趾跳鼠生物量与灌木的盖度、密度和生物量负相关。交叉验证连接数据进行运算运算结果结果分析

在过牧地区，草本植物的特性对优势啮齿动物种群生物量的影响大于灌木，并且大多数都与动物生物量成负相关关系，且与灌木的植物因子呈负相关。干旱地区的草本植物本身就比较稀少，而草本植物的茎叶，可以作为啮齿动物的实物，但由于草本植物的生长而聚集起来的水分，则会吸引啮齿动物的天敌前来，因此草本植物的生物量与啮齿动物的生物量大致呈负相关趋势。而在轮牧地区，啮齿动物的生物量主要由灌木的各种指标控制，且大多呈正相关，因为啮齿动物的栖息地大多会选择在阴凉的灌木的茎部，并且灌木丛也是啮齿

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