斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex2，Logistic Regression逻辑回归题目，满分，2015最新作业答案，MATLAB

乳腺癌检测：机器学习算法在威斯康星州诊断数据集上的应用 注意：此存储库已淘汰，不会移植为使用TF2。 但是，您可以以此为参考。 该论文于2018年2月2-4日在越南富国岛举行的第二届机器学习与软计算国际会议（ICMLSC）上发表。 有关该项目的全文，请访问 。 抽象 本文对威斯康星州的六种机器学习（ML）算法进行了比较： ，线性回归，多层感知器（MLP），最近邻（NN）搜索，Softmax回归和支持向量机（SVM）诊断性乳腺癌（WDBC）数据集通过测量其分类测试的准确性以及其敏感性和特异性值。 所述数据集包含特征，这些特征是根据乳腺肿块的FNA测试的数字化图像计算得出的[22]。 为

Time_Series_Regression 使用新竹地区2019年10~12月之空气品质资料，进行时间序列分析&回归预测pm2.5值 使用10和11月资料当作训练集，12月之资料当作测试集 将前六小时的污染物数据做为特征，未来第一个小时/未来第六个小时的pm2.5数据为预测目标，使用两种模型Linear Regression 和Random Forest Regression 建模并计算MAE

1、本代码基于GPML工具箱V4.2。 2. 提供了两个demo（多输入单输出&多输入多输出）。 3. 使用 feval(@function name) 查看函数中超参数的数量。 例如： K > > feval (@covRQiso) 答案 = '(1 + 1 + 1)' 它表明协方差函数 covRQiso 需要 3 个超参数。 因此，3 使用优化函数最小化时需要初始化超参数。 意义每个超参数的范围和范围在每个函数的描述中都有详细的解释。 4. 不同的似然函数对推理函数的要求不同，可见详细信息 ./gpml-matlab-v4.2-2018-06-11/doc/index.html 或 ./gpml-matlab-v4.2-2018-06- 11/doc/manual.PDF。

matlab初步回归代码介绍 这是一个Matlab函数，它运行逐步回归算法以适合给定的N个数据点。 所识别的模型的形式为 Y = \总和{k_i * P_i（x）} Y（Nx1）是模型输出。 x（Nxm）是m维模型输入。 P_i（x）是作为x的任意函数的第i个回归变量。 k_i是第i个回归系数。 通过提供候选P_i（x）的字典，此算法从字典中选择P_i（x）并标识其系数以最小化最小二乘数据拟合误差。 如果您在学术环境中使用此代码，请引用 @article{GrayboxSun2018, author = {Sun, Sihao and de Visser, Coen C. and Chu, Qiping}, doi = {10.2514/1.C035135}, issn = {0021-8669}, journal = {Journal of Aircraft}, month = {mar}, number = {2}, pages = {645--661}, title = {{Quadrotor Gray-Box Model Identification from High-Spe

线性回归汽车价格预测 这是用于汽车价格预测的线性回归模型 一家中国汽车公司吉利汽车（Geely Auto）希望通过在美国设立生产部门并在当地生产汽车，从而在美国和欧洲同行中竞争来进入美国市场。 他们与汽车咨询公司签约，以了解汽车定价所依赖的因素。 具体来说，他们想了解影响美国市场汽车定价的因素，因为这些因素可能与中国市场有很大不同。 该公司想知道： 哪些变量在预测汽车价格方面很重要 这些变量如何很好地描述汽车的价格 根据各种市场调查，这家咨询公司收集了整个美洲市场上各种类型汽车的大型数据集。 我们需要使用可用的独立变量对汽车价格进行建模。 管理层将使用它来了解价格随自变量的确切变化情况。 他们可以据此操纵汽车的设计，商业策略等，以达到一定的价格水平。 此外，该模型将是管理层了解新市场定价动态的好方法。 我们将使用汽车价格数据集使用线性回归模型。 我们想知道变量之间的关系，尤其是汽车

GMM-GMR是一组Matlab函数，用于训练高斯混合模型（GMM）并通过高斯混合回归（GMR）检索广义数据。 它允许通过使用期望最大化 (EM) 迭代学习算法对高斯混合模型 (GMM) 中的任何数据集进行有效编码。 通过使用此模型，高斯混合回归 (GMR) 可用于通过指定所需输入来检索部分输出数据。 然后它作为一个泛化过程，计算关于部分观察数据的条件概率。 提供了一个样本来加载包含多个轨迹数据[t，x]的数据集，其中t是时间值，x是3D中的位置。 然后在 GMM 中对联合概率 p(t,x) 进行编码，GMR 用于检索 p(x|t)，即每个时间步的预期位置。 这用于检索提供的轨迹的平滑广义版本。 源代码是EPFL/CRC Press 出版的“Robot Programming by Demonstration: A Probabilistic Approach”一书中描述的算法的实现

包含梯度下降、正规方程证明；数据集；matlab2021版本代码；juptype python代码

利用python语言实现softmax regression, 代码清晰简单。

逻辑回归 实验程序 所用数据 详细参看我的博客 逻辑回归（logistics regression）