实验介绍
1.实验内容
本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法 。
实验1：用线性回归找到最佳拟合直线
实验2：局部加权线性回归找到最佳拟合直线
实验3：使用scikit-learn实现线性回归算法
2022-05-10 09:04:27
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人工智能-机器学习-面向对象软件回归测试选择测试用例最小化技术研究.pdf
2022-05-09 19:16:57
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2022-05-09 17:05:42
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回归树matlab代码GENIE3
基于机器学习的方法，可根据表达数据推断基因调控网络。
GENIE3方法在以下论文中描述（可用）：
Huynh-Thu
V.
A.,
Irrthum
A.,
Wehenkel
L.,
and
Geurts
P.
Inferring
regulatory
networks
from
expression
data
using
tree-based
methods.
PLoS
ONE,
5(9):e12776,
2019.
GENIE3的四个实现可用：Python，MATLAB，R
/
randomForest和R
/
C。
每个文件夹都包含一个PDF文件，其中包含有关如何运行代码的分步教程。
注1：R
/
C实现也可以从安装。
注2：
PLoS
ONE论文中介绍的所有结果都是使用MATLAB实现生成的。
GENIE3基于回归树。
为了学习这些树，Python实现使用该库，MATLAB和R
/
C实现分别是编写的C代码的MATLAB和R包装器，而R
/
randomForest实现使用R包。
R
/
C实现是最快的GENIE3实现，是为SCENIC管道开发
2022-05-09 10:42:13
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