自动化数据科学 这个django专案有多个应用程式： regml-回归问题 classml-分类问题 clustml-聚类问题 superml-深度学习问题 该Web应用程序的最终目标是能够分析提供的数据集并从最常用的模型中推荐最佳的ML模型。 这全都取决于您的机器学习问题。 该工具将执行所需的任何数据预处理-数据清理，特征提取，规范化等。它将可视化数据并查看特征之间的关系。 最终用户只需输入很少的内容，就可以分别处理数字，分类和日期时间功能。 这听起来不令人兴奋吗？ REGML-回归ML 该应用程序旨在帮助数据科学家分析回归数据集并推荐最佳ML模型。 数据应以csv / txt格式提供，并且列数或其格式没有限制。 它接受数字，类别或数据列类型。 Please note that the quality of the analysis is as good as the data

多元线性回归的一个实战 abalone数据集合 详情请阅读我的博客《基于最小二乘法的一般多元线性回归的实战》

本项目实现了机器学习中的典型分类算法逻辑斯蒂回归，项目包含数据生成、模型实现与可视化部分，代码注释清晰，且包含说明文档，对新人友好。

本文介绍了保险公司为了赚钱而需要精确预测医疗费用的背景和挑战。由于医疗费用很难估计，保险公司投入了大量的时间和金钱来研发能精确预测医疗费用的模型。本文提出了利用病人的数据来预测特定群体的平均医疗费用，并根据预期的治疗费用来设定年度保费价格的方法。其中，线性回归是一种常用的预测方法。本文的目的是为了便于分析，应用线性回归预测医疗费用。

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1、注释详细 2、附多个评价指标计算 3、解决截距不能正确输出的问题 4、附示例数据集

实验报告：https://blog.csdn.net/Amzmks/article/details/128583508 探讨了某个国家或地区电影上座人数与电影的时长、荧幕数量、分级、题材、演员和导演等指标的关系，使用Python编程语言，利用随机森林回归预测的方法分析了影响电影卖座程度的因素，预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib 数据分析 数据挖掘

逻辑回归matlab 代码 2018-MLSP-sparse-bayesian-logistic-regression Matlab code to reproduce some of the results of the paper. Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais, , Proc. of MLSP, 2018. Copyright Copyright (c) 2018 Maxime Vono.

引入拉格朗日乘子，构造拉格朗日函数为：令对和的偏导为零，可得：将式（8）~（11）代入式（7），即可得到SVR的对偶问题上述过程满足KKT条件，有（这里有一个问

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