建模和各种算法的用于学习/演示目的的代码_R语言代码_下载

算法

模型拟合与各种模型拟合相关的代码。标准线性回归、标准逻辑回归、惩罚回归、套索回归、岭回归、牛顿和 IRLS、nelder-mead (Python) (R)、梯度下降 (随机)、单因素随机效应(R) (Julia) (Matlab) , 二因素随机效应(R) (Julia) (Matlab) , 通过 ML 的混合模型, 二元概率, heckman 选择, tobit , 朴素贝叶斯, 多项回归, 序数回归, 分位数回归, 边际结构模型, 三次样条, 跨栏泊松, 跨栏 negbin , 零膨胀泊松, 零膨胀 negbin , Cox 生存, 验证性因子分析, 马尔可夫模型, 隐马尔可夫模型(R) (Python) , EM混合单变量， EM混合多变量， EM概率， EM pca， EM概率pca（缺失）， EM状态空间模型，高斯过程有噪声，高斯过程无噪声，再现核希尔伯特空间回归，极限学习机，中餐厅过程，印度自助餐过程，单线模型（练习），... 贝叶斯（主要使用 Stan/rstan）最佳 t 检验、线性回归（与BUGS 版本、JAGS比较）、混合

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