本文采用的训练方法是牛顿法（Newton Method）。 代码 import numpy as np class LogisticRegression(object): """ Logistic Regression Classifier training by Newton Method """ def __init__(self, error: float = 0.7, max_epoch: int = 100): """ :param error: float, if the distance between new weight and old weig

Colin Cameron；Pravin K. Trivedi；剑桥大学出版社；数据的回归分析；经典图书第二版

pyimagesearch的Basic regression with Keras 代码复现，包含数据集和模型

糖尿病回归 通过回归模型（逻辑，线性）对糖尿病数据集进行预测分析 Regression.py包含我们用于回归分析的实际代码 泡菜文件是经过培训的模型，可以下载和测试。 糖尿病.csv是我们在该项目中使用的数据集。

使用机器学习预测天气 使用多项式Lo​​gistic回归，决策树，朴素贝叶斯多项式和支持向量机进行天气预报 资料集 我们的数据集如下所示，是我们从收集的 我们拥有过去30年[1988-2017]的天气数据。训练和测试集分为两个部分，其中两个类别的数据分别占70％和30％。 参数： 天 月 年 湿度（％） 最高温度（单位⁰C） 最低温度（inC） 雨量（毫米） 海平面压力（以MB为单位） 阳光（小时） 风速（结） 云（在okta中） 训练和测试模型的准确性： 模型 训练准确率（％） 测试精度（％） 逻辑回归 74.2 76.9 决策树 76.8 74.05 多项式N

多恩 更新 更新了整个代码库，并重新实现了一些层和损失函数，以使其运行速度更快并使用更少的内存。 该存储库仅包含 DORN 模型的核心代码。 整个代码将保存在。 介绍 这是的的 PyTorch 实现。 预训练模型 DORN 的 resnet 主干，在第一 conv 层有 3 个 conv，与原始 resnet 不同。 resnet骨干网的预训练模型可以从下载 。 数据集 纽约大学深度 V2 未实现。 基蒂 根据 ，我们应该远离 eigen split 并切换到 。 更多详细信息，请参阅 。

Nonlinear least square fiitings

Genetic_Algorithm_Symblic_Regression 遗传算法解决符号回归

深入研究不平衡回归 该存储库包含纸张的实现代码：。 深度失衡回归（DIR）旨在从具有连续目标的失衡数据中学习， 处理某些区域的潜在缺失数据，并推广到整个目标范围。 超越不平衡分类：DIR简介 从不平衡数据中学习的现有技术集中于具有分类索引的目标，即目标是不同的类别。 但是，许多实际任务涉及连续甚至无限的目标值。 我们系统地研究了深度失衡回归（DIR） ，其目的是从自然失衡数据中学习连续目标，处理某些目标值的潜在缺失数据，并推广到整个目标范围。 我们为计算机视觉，自然语言处理和医疗保健领域中常见的现实世界任务设计和基准化大规模DIR数据集，范围从单值预测（例如年龄，文本相似性得分，健康状况得分到密集值预测）例如深度。 更新 [02/18/2021]发布了。 该代码目前正在清理中。 请随时关注更新。 引文 @article { yang2021delving , title = {

REGHDFE：具有多个固定效应的线性回归 当前版本： 5.6.8 03mar2019 （当前SSC版本： 5.6.8 03mar2019 ） 跳转到： 最近更新 版本5.7.3 13nov2019 ： 使用压缩选项（＃194）修复了罕见错误。 版本也已提交给SSC。 版本5.7.0 20mar2019 ： 用户不再需要运行reghdfe, compile安装后即可进行reghdfe, compile 。 如果出现错误“类FixedEffects未定义”，请升级到该版本或运行reghdfe, compile 版本5.6.8 03mar2019 ： 发布软件包，用于具有固定效果的Poisson模型。 如果您使用左侧的log(y)运行回归，请使用此选项。 reghdfe的稳定版本，也在SSC上。 版本5.6.2 10feb2019 ： 运行所需的最低要求版本 版本5.6