matlab如何敲代码PyGPML Carl Rasmussen和Hannes Nickisch的Python版本，用于高斯过程。 他们的代码可以在这里找到： 到目前为止，此仓库正在从上方实现原始MATLAB代码的一小部分。 它主要用高斯噪声实现高斯过程，从而使最大似然积分可以精确地解析解决。 相应的功能在inferences.py中给出。 有一些标准的内置内核，但是此代码还实现了Andrew G. Wilson和Ryan P.Adams在以下参考文献中给出的用于模式识别的光谱混合（SM）内核（此代码的原始动机）。 ： [1] [2] 此处提供了此工作的资源页面： 简而言之，它使用混合了高斯的协方差核函数来实现典型的高斯过程： k（t）= sum_ {q = 1} ^ Q w_q prod_ {p = 1} ^ P exp（-2pi ^ 2 t_p ^ 2 v_ {p，q} ^ 2）cos（2pi t_p m_ {p，q} ） 其中t = x-x'，q =混合物中Q个高斯中的第i个，p = P个维度中的第j个，w =第q个高斯混合物的权重，v2 = v ^ 2 = std。 偏差，m

其中关于PSO部分的书写，已经进行了封装，可以进行通用，用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参

isodata的matlab代码博客分类器 具有 l2 正则化的逻辑回归 Gaussian Naïve Bayes kmeans isodata 通用算法

垃圾邮件分类---安然数据集 使用逻辑回归和计数向量化将Enron数据集的电子邮件分为垃圾邮件或火腿邮件。 注意：彻底评论了Jupyter / IPython笔记本，因此这里不需要广泛的自述文件。

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Python实现的完整线性回归代码，其中包含的公式经过手工推导，使用的数据集为sklearn中的糖尿病预测数据集，代码附有较为清晰完整的注释。 包含的知识点： 1、线性回归方程 2、最小二乘法在训练中的使用 3、权重与偏置的更新方式

MATLAB实现DBO-BP多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 螳螂算法优化BP神经网络多输入回归预测，数据为多输入回归数据，输入2个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现LASSO分位数回归时间序列预测（完整源码和数据） 两个月数据，不同特征预测，预测80%间隔，不同特征选择误差，日前一天各个预测点的分位数，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

LogisticRegression 多元逻辑斯蒂回归，并实现随机梯度下降和L1/L2正则化项。 参照 在此基础上加入L1和L2 Regularization；关于逻辑斯蒂回归中的L1和L2正则化项详见以下两个链接: 并对输入格式进行泛化，例如可以对“Sun Weather=rainy:1 Temperature=hot:1 ...”格式进行分类