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选择性激光烧结成型件密度的支持向量回归预测!.pdf

一元二次回归方程计算方法，使用最小二乘法计算。。回归分析 一元二次回归方程计算方法，使用最小二乘法计算。。回归分析

使用python实现的线性回归算法，拟合一条直线并通过直线预测值。

train.csv中存储了原始数据，每人拥有年龄，工作类型等14个维度，共32561个样本。最后一个维度为label，即收入是否大于50k。

逻辑回归matlab代码VR-SGD VR-SGD演示（与一些主要算法比较）。 方法“ VR-SGD”在论文中进行了描述：“ VR-SGD：一种用于机器学习的简单随机方差降低基准”，尚凡华，IEEE会员，周开文，James Cheng，曾钰成，曾丽君，会员，IEEE和陶大成研究员 用法 所有算法均以C ++实现，包括SAGA，SVRG，Prox-SVRG，Katyusha，VR-SGD，并且所有参数均可通过MATLAB传递。 要在MATLAB中运行演示，请首先在MATLAB终端中运行mex_all以生成mex文件（请注意，编译器应支持c++11 ） 确定参数在MATLAB文件中并通过Interface传递参数，以运行用C ++实现的算法，这是一段示例代码： % load dataset variable X,y algorithm = ' VR_SGD ' ; % SAGA / SVRG / Prox_SVRG / Katyusha / VR_SGD loop = int64(passes / 3 ); % loop count for Prox_SVRG passes = 240 ;

C++编写的Logistic回归分类器过滤垃圾邮件，采用了梯度下降法

稳健的回归和离群值检测 使用贝叶斯迭代将已知模型稳固地拟合到数据。 这两个实现使用 兰萨克 M估计 健壮的部分实现了，而功能却没有实现。 模型拟合是从scipy.minimize借用的。 随意使用其他模型拟合方法。 要求 numpy是robust_lsq.py的唯一先决条件。 robust_lsq.py需要最小二乘拟合函数（或其他拟合函数），例如scipy.optimize.minimize 。 请参阅示例models.py 。 robust_lsq.py 麻木 models.py 科学的 麻木 test.py 科学的 麻木 matplotlib 设置 请运行test.py以获取使用贝叶斯估计将直线稳固地拟合到数据的示例。 它是如何工作的？ 关键思想是确定最适合模型的样本。 使用贝叶斯更新。 贝叶斯规则由下式给出： P（数据/模型）= P（模型/数据）* P（数据）/ p（模型）