svr matlab代码 Machine_Learning_Methods_For_Regression_Matlab Description Data has 6 features & 1 output. the target for this is regression by at least 3 machine learning methods. And at least 1 NN method. 1. 代码文件夹及其代码文件的介绍 代码文件夹内容介绍： 代码文件夹中共有1个文件夹，分别是data。 data文件夹下存放的是训练集数据data.xlsx和测试集数据100_test.xlsx（是最新的测试集数据）。 其中data.xlsx的sheet名称为train_400，即400个训练数据，100_test.xlsx的sheet名称为valid_data，即100个测试数据。 代码介绍： 由于模型训练较快，因此将模型的训练和测试统一写成了run_model.m脚本文件。其中第一种模型对应的函数脚本文件为svr_train.m, svr_predict.m, gaussKerne

PyTorch套索 用于L1正则化最小二乘（套索）问题的PyTorch库。 该库正在进行中。 欢迎和赞赏的贡献！ 作者：Reuben Feinman（纽约大学） 乍看上去： import torch from lasso . linear import dict_learning , sparse_encode # dummy data matrix data = torch . randn ( 100 , 10 ) # Dictionary Learning dictionary , losses = dict_learning ( data , n_components = 50 , alpha = 0.5 , algorithm = 'ista' ) # Sparse Coding (lasso solve) coeffs = sparse_encode ( data , di

Kernel regression for image processing and reconstruction于2007年文章中的源码

LogisticRegression 逻辑斯谛回归（Logistic Regression）的python实现，使用牛顿法

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 。