智能农业系统 该项目旨在使用土壤，气候和温度，使用多元线性回归（以python，flask为后端，以HTML，CSS，JS为前端）进行线性预测来预测最佳可种植作物

用各种机器学习算法预测上海房价，从链家网爬取的上海市各二手房数据进行训练，非线性决策树优于线性回归优于神经网络 摘要: 本文主要分析影响房价的因素，数据来源为链家网，机器学习模型的使用中，采用了三种线性模型，一种非线性模型，最后得出的结论是房子的大小，房子的位置，房子的建造年份以及房子的高度对房价影响较大。 问题描述 现在房价居高不下，特别是上海等一线城市，房价更是高的离谱，那么在决定一个房子的价格中，哪些因素占了主要的地位，如何让想买房的人快速获取大概的房价信息。那么本文介绍的就是如何用机器学习去训练上海房价信息并生成模型然后进行分析的过程。 数据收集及处理 数据源选择 经过在网上对几个房价信息网的比较，

matlab有些代码不运行疼痛回归 正则化面部验证网以进行疼痛强度回归 要求 我的Caffe（）。 如果您不想使用班级平衡采样（）进行训练，而又不想在训练期间观察皮尔逊相关（），则可以使用官方的Caffe。 Matlab， 具有CUDA支持的GPU， MTCNN脸部和脸部界标检测器（）。 回归结果与评估 我们在/results上传了由我们的算法生成的一些预测值。 您可以将它们加载到Matlab中，然后运行以获取各种指标下的性能。 训练 下载UNBC-McMaster肩膀疼痛数据集（）。 删除095-tv095\tv095t1afaff的黑色文件。 从或下载预训练的面部验证模型。 通过来检测并对齐数据集中的人脸。 通过和为Caffe的ImageData图层创建列表（用于交叉验证）。 将创建的所有文件夹复制到./prototxt/并运行。 训练所有25倍交叉验证大约需要4-6个小时。 验证 用于从25倍交叉验证中提取结果（因为当检测器无法在图像中找到人脸时，我没有编写逻辑）。 通过获得表演。 我们鼓励将来的工作使用建议的新评估指标wMAE和wMSE 。 评估代码在中。 EmotionNet

文章应用股市中三个具有典型意义的技术指标,RSTKDJ和5日平均线建立了非线性回归预测模型,对股票的价格走势进行了短期预测。所建立的回归模型对预测某些股票的短期价格趋势提供了参考,具有一定的理论价值和实际应用价值。

我们通过一个案例研究来说明，回归预测是预测运动成绩的最佳方法。 通过从巴西最著名的体育网站之一获得数学家对一级足球晋升的预测，我们表明，当我们期望回归均值时，进行贝叶斯更新会产生误导。 专家未能意识到结果越极端，预期的回归就越大，因为极高的分数表示非常幸运的日子。

基于波士顿房价数据集，分别使用LinearRegressio，Lasso，ridge, Elastic net线性回归模型进行房价预测，对比模型优劣。适用于建模竞赛的模型选择与调参。 可在博主的机器学习算法专栏中找到对代码的逐句讲解。

该代码使用来自社区大学的数据集，其中包含大量噪音。 由于数据集中的噪声，代码是一个很好的例子，有时线性回归不是很有用，但它是一个基线分类模型。 我确保它不会为我使用的数据集过度拟合或欠拟合数据。 根据正在使用的数据集，需要增加或减少 theta 参数，并且还必须调整参数的多项式性质。 这个程序的想法是它很好地演示了梯度下降，并且在分类方面做得很好。

AI,ML,gradient descent,paper,matlab AI,ML,gradient descent,paper,matlab

学了一学期的matlab，本来想全部的资源上传的，只是传不上去，所以先传点回归分析与参数估计的

本文实例讲述了Python实现的逻辑回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用python实现逻辑回归 Using Python to Implement Logistic Regression Algorithm 菜鸟写的逻辑回归，记录一下学习过程 代码： #encoding:utf-8 Author: njulpy Version: 1.0 Data: 2018/04/10 Project： Using Python to Implement LogisticRegression Algorithm import numpy as np import