基于VB的_灰色模型预测_和_线性回归预测

学习资源 第4章 回归与聚类算法 2 4.1. 线性回归 2 4.1.1. 线性回归的原理 2 4.1.2. 线性回归的损失和优化原理（理解记忆） 5 4.1.3. 线性回归API 9 4.1.4. 波士顿房价预测 10 4.1.5. 拓展-关于优化方法GD、SGD、SAG 14 4.1.6. 总结 15 4.2. 欠拟合与过拟合 15 4.2.1. 什么是过拟合与欠拟合 15 4.2.2. 原因以及解决办法 17 4.3. 线性回归的改进-岭回归 19 4.3.1. 带有L2正则化的线性回归-岭回归 19 4.4. 分类算法-逻辑回归与二分类 21 4.4.1. 逻辑回归的应用场景 21 4.4.2. 逻辑回归的原理 21 4.4.3. 逻辑回归API 23 4.4.4. 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测 23 4.4.5. 分类的评估方法 25 4.5. 模型保存与加载 29 4.5.1. sklearn模型的保存和加载API 29 4.5.2. 线性回归的模型保存加载案例 29 4.6. 无监督学习-K-means算法 30 4.6.1. 什么是无监督学习 30 4.6

本数据适合于新手入门机器学习学习，可以作为机器学习的一元线性回归的实战来学习。 线性回归模型是利用线性拟合的方式探寻数据背后的规律。如下图所示，先通过搭建线性回归模型寻找这些散点（也称样本点）背后的趋势线（也称回归曲线），再利用回归曲线进行一些简单的预测分析或因果关系分析。

逻辑回归泰坦尼克数据集

本资源用于博客栏目中的机器学习实例详解中逻辑回归案例模板——信用卡欺诈检测，包含数据和完整的流程ipynb文件

逻辑回归matlab代码机器学习数字分类项目 数据集基于数据集，并带有经过修改的图像。 提供完整说明 实施： 逻辑回归（Matlab） 前馈神经网络（Python） 线性SVM（来自） 卷积神经网络（） ===此项目使用python 2.7。 # pip install numpy # pip install scikit-learn # pip install h5py 要运行神经网络代码： # cd python && python neural_network.py 卷积神经网络 可以找到所使用的体系结构。 要运行cNN： # cd scripts && python create_lmdb.py # git clone https://github.com/npow/caffe $CAFFE_ROOT # cd $CAFFE_ROOT # # examples/imagenet/npow_imagenet.sh # examples/mnist/train_lenet.sh Matlab代码 在Matla

机器学习实验课内容实现逻辑回归和神经网络 % 读入数据 X = load('logistic_x.txt'); Y = load('logistic_y.txt'); X = [ones(size(X, 1), 1) X]; % 计算 theta theta = log_regression(X ,Y); % 绘制图像 figure; hold on; plot(X(Y < 0, 2), X(Y < 0, 3), 'rx', 'linewidth', 2); plot(X(Y > 0, 2), X(Y > 0, 3), 'go', 'linewidth', 2); x1 = min(X(:,2)):.01:max(X(:,2)); x2 = -(theta(1) / theta(3)) - (theta(2) / theta(3)) * x1; plot(x1,x2, 'linewidth', 2); xlabel('x1'); ylabel('x2');

线性回归 Matlab中的线性回归示例（斯坦福大学的机器学习课程） 该存储库中的脚本包含以下ML课程示例： 单变量线性回归 使用梯度下降的多元线性回归 使用正态方程的多元线性回归

上回传错了，呵呵，分享一下！我觉得挺好的

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