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。

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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

正交回归和一般最小二乘回归的几何误差分析，胡明晓，崔元敏，线性回归也称为最小二乘拟合。一般最小二乘回归的目标函数只考虑一个方向的扰动，采用基于几何距离的正交回归能克服固定单方向最

主成分回归代码matlab及示例机器学习（Coursera） 这是我对Andrew Ng教授的所有机器学习（Coursera）编程任务和测验的解决方案。 完成本课程后，您将对机器学习算法有一个广泛的了解。 首先尝试自己解决所有任务，但是如果您陷入困境，请随时浏览代码。 内容 讲座幻灯片 编程分配的解决方案 解决测验 斯坦福大学的吴安德（Andrew Ng） 第一周 视频：简介 测验：简介 视频：具有一个变量的线性回归 测验：具有一个变量的线性回归 第二周 视频：具有多个变量的线性回归 测验：具有多个变量的线性回归 视频：八度/ Matlab教程 测验：八度/ Matlab教程 编程分配：线性回归 第三周 视频：Logistic回归 测验：逻辑回归 视频：正则化 测验：正则化 编程分配：逻辑回归 第四周 视频：神经网络：表示 测验：神经网络：表示形式 编程作业：多类分类和神经网络 第五周 视频：神经网络：学习 测验：神经网络：学习 编程作业：神经网络学习 第六周 视频：应用机器学习的建议 测验：应用机器学习的建议 视频：编程分配：正则线性回归和偏差/方差 机器学习系统设计 测验：机器学习

多用户传输波束成形-线性回归-凸面优化教程：在这项工作中，我们使用MATLAB中的凸优化包来实现多用户传输波束成形问题和线性回归。 这是HKUST的ELEC 5470凸优化的作业2

SalaryPrediction:这是使用线性回归的薪资预测模型

使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战： 问题说明： 这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会，你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/1-pjwe1ogk30WpzN4Qg1NZA 密码:wqmt 完整代码实现如下： import numpy as np import pandas as pd import matpl