logistic_regression：使用Python和Numpy从头开始进行Logistic回归

Least-squares estimation of transformation parameters between two point patterns。 相似变换相当于等距变换和均匀缩放的一个复合，即为： 左上角2*2矩阵为旋转部分，右上角为平移因子。它有四个自由度，即旋转、x方向平移、y方向平移和缩放因子s。相似变换后长度比、夹角保持不变，其与相似三角形类似。 虽然相似变换和仿射变换的变换矩阵一样，但是其定义不一样。因为相似变换中不存在倾斜变换（也叫错切变换、剪切变换、偏移变换）、翻转变换，而仿射变换中存在。

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。

Python机器学习 通用机器学习算法的Python代码

一维神经网络回归 在这里，我提供了一个示例，其中神经网络用于预测一维回归模型。 这是每个文件的简短描述： MLPregressionLoss.m：使用反向传播算法计算梯度 MLPregressionPredict.m：预测一维回归模型。 nnet.m ：这是一个演示，展示了每 100 次迭代的随机梯度方法的进展。

最小二乘

y作m次多元式拟合的MATLAB代码正则化线性回归与偏差与方差 实施正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型 此代码已在octave版本4.2.1上成功实现 要开始该项目，您将需要下载代码并将其内容解压缩到您希望运行该项目的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave中的cd命令更改为该目录。 此代码也可以在MATLAB上运行（您可以尝试）。 将来，我还将尝试在MATLAB上执行此代码。 环境设置说明 有关安装Octave的说明 Project使用Octave（Octave是MATLAB的免费替代品），一种非常适合于数值计算的高级编程语言。 如果您尚未安装Octave，请安装。 八度功能的文档可在上找到。 项目中包含的文件 -八度脚本，可引导您完成项目 -数据集 -功能归一化功能 -函数最小化例程（类似于fminunc） -绘制多项式拟合 -使用您的成本函数训练线性回归 -正则化线性回归成本函数 -产生学习曲线 -将数据映射到多项式特征空间 -生成交叉验证曲线 在整个项目中，您将使用脚本。 这些脚本为问题设置数据集并调用函数。 正则线性回归 在项目的前半部分，

项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以

练习线性回归的数据集 Linear Regression - Sheet1.csv

回归参数估计 使用不同方法的回归模型中参数估计的R代码： 最小二乘 梯度下降 大都会-哈丁斯 使用JAGS进行吉布斯采样 该代码用于具有一个预测变量的线性回归问题（单变量回归）。 目的是通过一个简单的示例并为所有方法提供基本实现，以介绍机器学习中广泛使用的重要方面，例如梯度下降和蒙特卡洛方法。 此博客文章中介绍了不同的方法和代码： :