多用户传输波束成形-线性回归-凸面优化教程：在这项工作中，我们使用MATLAB中的凸优化包来实现多用户传输波束成形问题和线性回归。 这是HKUST的ELEC 5470凸优化的作业2

Python机器学习 通用机器学习算法的Python代码

y作m次多元式拟合的MATLAB代码正则化线性回归与偏差与方差 实施正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型 此代码已在octave版本4.2.1上成功实现 要开始该项目，您将需要下载代码并将其内容解压缩到您希望运行该项目的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave中的cd命令更改为该目录。 此代码也可以在MATLAB上运行（您可以尝试）。 将来，我还将尝试在MATLAB上执行此代码。 环境设置说明 有关安装Octave的说明 Project使用Octave（Octave是MATLAB的免费替代品），一种非常适合于数值计算的高级编程语言。 如果您尚未安装Octave，请安装。 八度功能的文档可在上找到。 项目中包含的文件 -八度脚本，可引导您完成项目 -数据集 -功能归一化功能 -函数最小化例程（类似于fminunc） -绘制多项式拟合 -使用您的成本函数训练线性回归 -正则化线性回归成本函数 -产生学习曲线 -将数据映射到多项式特征空间 -生成交叉验证曲线 在整个项目中，您将使用脚本。 这些脚本为问题设置数据集并调用函数。 正则线性回归 在项目的前半部分，

练习线性回归的数据集 Linear Regression - Sheet1.csv

吴恩达机器学习 jupyter note版本编程作业 线性回归 linear regression 机器学习与数据挖掘

机器学习 Parag Singla教授教授的机器学习课程作业。 每个文件夹都包含问题说明，Python代码和最终报告（具有图形等）。 作业 线性回归 局部加权线性回归 逻辑回归 高斯判别分析 朴素贝叶斯 SVM（使用Pegasos和libsvm） 决策树 神经网络 K均值 PCA +支持向量机 PyTorch中的神经网络 在PyTorch / Keras中的CNN

Olist电子商务初始数据分析 拉尔斯·廷内费尔德（ Lars Tinnefeld） ，2020-11-23 表中的内容 关于奥利斯特 Olist适用于“想要销售更多更好的产品”和“想要吸引新客户”的每个人。 作为电子商务领域的企业，Olist是面向小型企业的在线销售平台。 在Olist的注册页面上，列出了一系列适合业务模型的店主个人资料。 重点是通过扩大市场占有率吸引更多客户。 用户满意度报告有助于解决关注的领域。 因此，Olist充当服务提供商，负责管理店主的销售流程。 Olist不拥有任何提供的产品，并且也不管理运输或库存。 商业目标 分析的目的是提取支持Olist业务目标的信息。 这些目标是：通过扩大服务范围吸引更多的店主，并通过更广泛的产品范围和更高的满意度吸引更多的最终客户。 该分析是业务案例的一部分，该业务案例正在寻求将Olist的服务扩展到还包括物流和仓储，这是Olist目

机器学习实验一Linear Regression

汽车价格预测-高度线性预测项目：一种线性回归模型，用于预测美国市场的汽车价格，以帮助新进入者了解美国汽车行业的重要定价变量。 高度全面的分析，详细说明所有步骤； 数据清理，探索，可视化，特征选择，模型构建，评估和MLR假设有效性

matlab如何用代码拟合幂函数正则化线性回归与偏差与方差 在本练习中，您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 在进行编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座并完成相关主题的复习问题。 要开始练习，您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到您希望完成练习的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave / MATLAB中的cd命令更改为该目录。 您也可以在课程网站的“环境设置说明”中找到有关安装Octave / MATLAB的说明。 这种分配有助于我们理解偏差和方差如何与模型的可预测性不同。 本练习中包含的文件 ex5.m-引导您完成练习的Octave / MATLAB脚本ex5data1.mat-数据集Submit.m-将解决方案发送到我们服务器的提交脚本featureNormalize.m-功能规范化函数fmincg.m-功能最小化例程（类似于fminunc ）plotFit.m-绘制多项式拟合trainLinearReg.m-使用您的成本函数训练线性回归 [1] linearRegCostFunction.m-正则化线性回归成本函数 [2] le