主成分回归代码matlab及示例机器学习（Coursera） 这是我对Andrew Ng教授的所有机器学习（Coursera）编程任务和测验的解决方案。 完成本课程后，您将对机器学习算法有一个广泛的了解。 首先尝试自己解决所有任务，但是如果您陷入困境，请随时浏览代码。 内容 讲座幻灯片 编程分配的解决方案 解决测验 斯坦福大学的吴安德（Andrew Ng） 第一周 视频：简介 测验：简介 视频：具有一个变量的线性回归 测验：具有一个变量的线性回归 第二周 视频：具有多个变量的线性回归 测验：具有多个变量的线性回归 视频：八度/ Matlab教程 测验：八度/ Matlab教程 编程分配：线性回归 第三周 视频：Logistic回归 测验：逻辑回归 视频：正则化 测验：正则化 编程分配：逻辑回归 第四周 视频：神经网络：表示 测验：神经网络：表示形式 编程作业：多类分类和神经网络 第五周 视频：神经网络：学习 测验：神经网络：学习 编程作业：神经网络学习 第六周 视频：应用机器学习的建议 测验：应用机器学习的建议 视频：编程分配：正则线性回归和偏差/方差 机器学习系统设计 测验：机器学习

主成分回归代码matlab及示例传统转学 这是传统迁移学习技术的演示。 实例加权方法 1. TrAdaboost。 参考号促进迁移学习， ICML 2007。
2.回归Tradaboost。 在分类的情况下，权重乘以coef.^(0 or 1). 在回归Tradaboost中，绝对误差被用作幂项。 3.实例加权内核岭回归 实例加权核岭回归， 参考： Jochen Garcke，重要性加权归纳迁移学习回归 在这种情况下，所有源域数据都被标记，目标域中的一小部分也被标记。 在这里，我们将此部分称为“辅助数据”。 其余目标域数据未标记，称为“测试数据”。 在此方法中，基于[源数据+辅助数据]计算源实例的权重（alpha），并将其应用于源实例。 源集有n个实例，辅助集有m个实例。 该方法包含3个步骤： 训练了内核岭回归（rbf内核）模型，并在源数据上进行了测试。 获得双重经济效率a（n * 1）。 此a用于计算权重alpha。 代替在每个实例上应用标量，这里作者使用一种rbf距离的形式： Alpha是变量，而不是w （x，y） 成本函数是加权误差，带有α上的调节项。 Alpha应该大

主成分回归代码matlab及示例R中的机器学习 这是我在机器学习期间开发的R脚本的存储库。 一些代码已从其原始Matlab实现中进行了改编并转换为R。 分类 欧几里得（euclidean_classifier） Mahalanobis（mahalanobis_classifier） 感知器（perceptron_classifier） 在线感知器（online_perceptron_classifier） Sum-Squared错误（sse_classifier） 回归 绘制数据和（regression_plot） 绘制回归决策边界（regression_boundary） 通用回归包装函数（regression_optimize） 线性回归 线性回归成本函数和梯度（lr_cost） 线性回归梯度下降（lr_gradientdescent） 逻辑回归 Logistic回归成本函数和梯度（logr_cost） 逻辑回归优化器（logr_optimize） 预测（logr_predict） Softmax回归 Softmax回归成本函数和梯度（softmax_cost） Softmax回归

利用我国农村居民消费有关数据，首先用主成分方法进行降维，并且同时消除解释变量之间的多重共线性，然后对农村居民人均消费支出与农村居民人均纯收入、人均储蓄存款、人均GDP和消费价格指数这四个影响因素进行主成分回归分析．实证分析结果表明，四个影响因素均对农村居民消费需求有显著影响，对模型进一步分析得出，近几年来我国消费迅速上升背后最大推动力竟然是物价的持续上涨，而不是居民消费动力有很大提高，最后对实证结果给予合理的经济解释．

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基于主成分回归分析法的粮食产量影响因素研究，蔡风琴，刘晓娥，为了研究影响粮食产量的因素，本文根据《中国统计年鉴》的统计数据，首先采用主成分分析法建立因子分析模型，提取几个主成分；接

主成分分析由皮尔逊首先引入，后来被霍特林发展了。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分（综合变量）的统计分析方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的某种线性组合。为了实现最有效率的降维，应使这些主成分所含的信息（在线性关系的意义上）互不重叠，也就是要求它们之间互不相干。简言之，主成分分析就是一种用一组较少的不相关（综合）变量来代替大量相关变量的统计降维方法。

主成分回归代码matlab及示例关于我 目前正在温哥华不列颠哥伦比亚大学攻读计算机科学硕士学位。 对机器学习，并行/分布式计算和软件开发领域感兴趣。 我以前曾在美国加利福尼亚州尔湾市担任软件开发人员。 在此之前，我在计算力学（数值模拟/科学计算）领域获得了加利福尼亚大学圣地亚哥分校的结构工程博士学位。 以下是一些个人项目的示例，其中一些来自我的博士论文，一些来自当前的课堂项目。 它们包括针对机器学习，并行计算，信息可视化，图像分割，数值分析和使用主成分分析的降阶建模的应用程序问题或调查。 专案 机器学习项目/实施： 机器学习方法在图像中人脸识别的综述。 。 回顾自然语言处理中的问答。 。 基础机器学习方法第一部分：分类（Jupyter Notebook）。 即将推出... 基础机器学习方法第二部分：回归（Jupyter Notebook）。 即将推出... 并行计算： 使用数据并行性扩大随机梯度下降：在使用机器学习的赛马预测中的应用。 使用C语言和MPI并行编码。 。 信息可视化： 我们拯救了老虎吗？：解释者文章，用于可视化印度的老虎种群数据以及过去二十年来的种群变化。 实现为带有可视

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matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)数据分析报告论文（附代码数据）