1. Создать класс, включающий уравнения линейной регрессии, описанные в этой статье:
https://javarush.ru/groups/posts/469-mashinnoe-obuchenie-dlja-java-razrabotchikov-ch1
https://javarush.ru/groups/posts/536-mashinnoe-obuchenie-dlja-java-razrabotchikov-chastjh-2
2. Набор выборок данных для регрессионного анализа должен загружаться из базы данных, находящейся на локальной сервере xampp. В файле 1 написано о том как создавать такую базу данных, в файле 2 о том как присоединить ее к NetBeans.
3. Исходные данные для функции должны формализоваться в зависимости от размера выборки
4. Система должна давать прогноз для значения “X” функции
5. Разработка интерфейса пользователя, в котором будут основные статистические оценки и коэффициенты:
1) график регрессионной функции и точек относительных и случайных значений
2) кнопки для ввода и вывода информации, масштабирования функции, работы с базой данных
3) окно со справкой и информацией о разработчике
ПО СУТИ в этой статье все уже написано, необходимо лишь соединить с базой данной и сделать интерфейс пользователя на JFrame.
Гарантия на работу | 1 год |
Средний балл | 4.96 |
Стоимость | Назначаете сами |
Эксперт | Выбираете сами |
Уникальность работы | от 70% |