二次拟合MATLAB m文件代码二元二次Logistic回归 该存储库提供了一个示例MATLAB代码，以执行监督的机器学习算法：用于二进制分类的Logistic回归。 储存库的组织 主MATLAB文件名为“ BinaryLogisticRegressionQuadratic.m”，而其他MATLAB文件是主文件中使用的功能。 无论维数是多少，您都可以将算法与所需的任何数据集一起提供（但要考虑到训练集必须是二进制分类）。 但是，以两组输入数据为例来实现该算法。 根据数据集具有的变量数量，算法可能会绘制输入数据和决策边界。 此外，除了非正规学习参数之外，还包括形成成本函数的正规方法，以解决过度拟合的问题。 这些代码是不言自明的，并包含注释以增进您对所发生情况的理解。 此外，无论需要什么干预，代码中的注释都会提示您这样做。 输入数据 文件dataQuad.txt是一个两变量数据集，包含用于逻辑回归的数据，以便基于对它们进行的两次测试的结果来预测微芯片是否通过了质量保证。 我们在第一和第二列中有两个测试结果的数据，在第三列中有质量保证指标。 使用此数据集，我们想确定是否应该接受或拒绝micri

设计SAMPLE语言的词法分析器 检查要求： 启动程序后，先输出作者姓名、班级、学号（可用汉语、英语或拼音）； 请求输入测试程序名，键入程序名后自动开始词法分析并输出结果； 输出结果为单词的二元式序列（样式见样板输出1和2）； 要求能发现下列词法错误和指出错误性质和位置： 非法字符，即不是SAMPLE字符集的符号； 字符常数缺右边的单引号（字符常数要求左、右边用单引号界定，不能跨行）； 注释部分缺右边的界符*/（注释要求左右边分别用/*和*/界定，不能

IRIS_Dataset--逻辑回归 对数分类的逻辑回归 加载IRIS数据集 创建逻辑回归 火车物流回归 使用Logistic回归进行多类分类

基于严格耦合波理论计算二元亚波长金属光栅的衍射效率，包括TM和TE的衍射效率

matlab编写二元函数的计算代码八面体 倍频程中的市场风险衡量 该项目旨在为量化和分析金融投资组合的市场风险提供一个框架。 从长远来看，对风险贡献的见解可实现有效的风险资本分配并提高财务绩效。 最终目标是为大多数金融工具建立完整的估值和风险评估框架，在其中可以计算出风险度量和压力测试对任意投资组合的影响。 因此，仅使用免费软件即可实现最新方法以及轻巧快速的计算。 该代码是用Octave和C ++语言编写的，可立即用于Octave版本4.4.1（最高Octarisk v0.6.0）以及Financial，IO，Struct，Parallel和Statistics软件包。 从Octarisk v0.7.0开始，仅支持Octave 5.2.0或更高版本。 该代码是根据GNU GPL许可的。 更多的信息： 贡献者 斯蒂芬·施洛格（） IRRer-Zins（） 安装 高达Octarisk v0.6.0：您需要4.4.1版中的Octave，并已安装了financial，io，struct，parallel和statistics软件包。 从Octarisk v0.7.0或更高版本开始：您需要版本5

决策树matlab实例代码赫林格树Matlab 注意：这仍然是高度实验性的，可能容易出错，请谨慎使用！ 基于Cieslak等人的论文“ Hellinger距离决策树是鲁棒且不倾斜的”，该Matlab实现了具有不平衡数据和数值属性的二元决策问题的Hellinger距离决策树和森林。 该库基于以下文章： Cieslak，David A.等人。 “ Hellinger距离决策树既健壮又对偏斜不敏感。” 数据挖掘和知识发现24.1（2012）：136-158。 @article {cieslak2012hellinger，标题= {Hellinger距离决策树是健壮且不倾斜的}，作者= {Cieslak，David A和Hoens，T Ryan和Chawla，Nitesh V和Kegelmeyer，W Philip}，journal = {Data Mining and知识发现}，数量= {24}，数量= {1}，页面= {136--158}，年份= {2012}，发布商= {Springer}} 该软件的作者与上述研究人员无关，并且该软件并非上述论文中所提及方法的精确复制。 本软件的作者对本

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