主要介绍了python编写Logistic逻辑回归的相关代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

一元线性回归 目录 1. 一元线性回归介绍 2. 数据集和数学模型 3. 回归参数估计 4. 回归方程的显著性检验 5. 残差分析和异常点检测 6. 模型预测

摘要针对藻类荧光光谱解析中常见的信息冗余和光谱相关性问题，基于偏最小二乘（ＰＬＳ）的方法，提出了区间蒙特卡罗偏最小二乘（）方法，有效地解决了特征波长的选取问题。

本资料主要讲述机器学习算法的基本原理，以及通过Python实现的算法实例 主要涉及算法：回归算法、决策树与集成算法、聚类算法、贝叶斯算法、支持向量机、推荐系统、主成分分析、EM算法、神经网络、时间序列分析、文本分析 博客总结：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&spm=1001.2014.3001.5352&articleId=128316144

python实现基于区域二元线性回归模型进行图像恢复源码+项目说明（人工智能期末作业）.7z 图像恢复 实验要求： 生成受损图像，函数接口 noise_mask_image 受损图像是由原始图像添加了不同噪声遮罩（noise masks）得到的 噪声遮罩仅包含 {0,1} 值。对原图的噪声遮罩的可以每行分别用 0.8/0.4/0.6 的噪声比率产生的，即噪声遮罩每个通道每行 80%/40%/60% 的像素值为 0，其他为 1。 使用区域二元线性回归模型，进行图像恢复。 评估误差为所有恢复图像与原始图像的 2-范数之和，此误差越小越好。 Result： 使用线性模型以 10 x 10 的区域为单位，进行像素预测，直到完成整张图片的像素预测，完成图像恢复

序数回归 序数回归涉及多标签数据，其中数据标签相对于彼此排序。 作为一名深度学习研究人员，我遇到了序数回归似乎合适的问题设置，但是我还没有找到序数回归方法的Tensorflow实现。 这是我在Tensorflow中建立序数回归方法的尝试，以便可以将其应用于我的研究。 序数阈值 截至目前，我还没有在Tensorflow中找到一种方法来强加有序阈值，因为通过反向传播将其作为模型的参数进行调整时，这些阈值仍然保持不变。 在此期间，我仅将阈值初始化为从特定范围内的均匀分布得出的排序的非递减随机向量。 这些阈值被视为一个常数。 我发现这严重妨碍了模型，但是确实允许模型训练。

基于开源URL数据字符串特征的恶意性检测项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 从kdnuggets上收集到了带标签（good/bad）的URL数据集，共416350条，其中异常数据（bad）71556条，占比17.19%； 正常数据（good）344794条，占比82.81%。 将全体数据划分为训练集（70%），验证集（15%）和测试集（15%），并且在每个集合中均保持异常数据所占比例相同。 分类器模型 准确度（%） 精确度（%） 召回率（%） 贝叶斯 85.88 60.82 50.25 AdaBoost 92.84 86.05 69.65 随机森林 97.13 95.9 87.05 决策树 94.63 83.9 85.11 逻辑回归 90.86 83.29 58.58 梯度提升树 96.35 93.7 84.45 基于投票的分类器 97.1 92.51 90.48

MATLAB实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 鲸鱼算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,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。

应用回归分析的课件，可供学习参考

机器学习线性回归实验项目，内含完整实验指导书、MATLAB版、Python版完整代码。 内含： ex1-linear regression-py.zip mlclass-ex1-jin.zip 编程练习_LinearRegression_1.docx