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

matlab lm算法代码非线性算法 梯度下降，高斯牛顿法和LM法C ++代码和Matlab代码

Support_Vecor_Machine_Implementation 借助梯度下降算法实现svm实现，以减少错误函数，仅使用numpy和matplotlib来实现它。

预防心脏病变得非常必要。良好的数据驱动的心脏病预测系统可以改善整个研究和预防过程，确保更多的人可以过上健康的生活。这就是机器学习发挥作用的地方。机器学习有助于预测心脏疾病，而且做出的预测相当准确。 该项目涉及对心脏病患者数据集进行分析，并进行适当的数据处理。然后，训练不同的模型，并使用不同的算法KNN、决策树、随机森林进行预测

使用C++类封装BP神经网络

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看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法： 一、为什么要提出随机梯度下降算法 注意看梯度下降法权值的更新方式（推导过程在上一篇文章中有）  也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集（注意那个求和符号），当数据量小的时候，我们还能够接受这种算法，一旦数据量过大，那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢，并且当存在多个局部极小值时，无法保证搜索到全局最优解。为了解决这样的问题，引入了梯度下降法的进阶形式：随机梯度下降法。 二、核心思想 对于权值的更新不再通过遍历全部的数据集，而是选择其中的一个样本即可（对于程序员来说你的第一反应一定是：在这里需要一个随机函数来选择一个样本，不是吗？

反向传播和梯度下降的数学原理，及相关公式的推导，里面能够学习到数学原理。

梯度下降法

内容概要：原始的梯度下降法，三种变体，以及多个优化算法的基础介绍和伪代码。内含latex文件，有大量公式和伪代码的编写。 适合人群：想了解梯度下降法和latex学习人群