支持向量机的回归预测问题（经典案例辛烷值预测的代码实现）

非线性回归方法的锂离子卫星动力系统的RUL和SOH估计 链接到数据集可以在找到

模型的关键点是对每个观点设置独立的不确定水平(`error bar`)，即模型中的噪声（波动性）独立，可以用如下方程组更加精确地描述

机器学习实验二logistic Regression

fama_macbeth_regression:稳健性测试（硕士论文）

y作m次多元式拟合的MATLAB代码偏差与方差分析-回归 实施正则化线性回归，并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 编程练习5：正则线性回归和偏差与方差机器学习简介在本练习中，您将实现正则线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 在开始编程之前，我们强烈建议您观看视频讲座并完成相关主题的复习问题。 要开始练习，您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到您希望完成练习的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave / MATLAB中的cd命令更改为该目录。 您也可以在课程网站的“ \\环境设置说明”中找到安装Octave / MATLAB的说明。此练习ex5.m中包含的文件-Octave / MATLAB脚本可逐步完成练习ex5data1.mat-数据集提交。 m-将解决方案发送到我们服务器的提交脚本featureNormalize.m-功能归一化函数fmincg.m-函数最小化例程（类似于fminunc）plotFit.m-绘制多项式t trainLinearReg.m-使用成本函数训练线性回归[ ？RegularRegCostFunction.m-正则化线性

导入cloudsim提示没有包里面没有这Regression，stat 这两个类，加入flanagan.jar既可解决问题

Robust Nonlinear Regression: with Applications using R By 作者: Hossein Riazoshams – Habshah Midi – Gebrenegus Ghilagaber ISBN-10 书号: 1118738063 ISBN-13 书号: 9781118738061 Edition 版本: 1 出版日期: 2018-07-23 pages 页数: 264

Logistic回归和朴素贝叶斯 在UCI机器学习数据集上实现了Logistic回归和朴素贝叶斯。 对于这两个模型，使用混淆矩阵评估了这些分类器。

机器学习 原创文章每月最少两篇文章，后续最新文章会在首发，视频首发，大家可以加我进交流群，技术交流或提意见都可以，欢迎星级！ 文章首发声明 文章在自己的个人网站首发，其他平台文章均属转发，如想获得最新更新进展，欢迎关注我的个人网站： ://cuijiahua.com/ 第二章：kNN（k-邻域算法） 文章 个人网站 CSDN 知乎 Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法（史诗级干货长文） 代码 第三章：决策树（决策树） 文章 个人网站 CSDN 知乎 Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：方法树基础篇之让我们从相亲说起 Python3《机器学习实战》学习笔记（三）：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜 代码 第四章：朴素贝叶斯 文章 个人网站 CSDN 知乎 Python3《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器 Python3《机器学习实战》学习笔记（五）：朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类 代码 第五章：物流（Logistic回归） 文章 个人网站 CSDN 知乎 Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯