本代码压缩包是陈强教授的《机器学习以及R语言应用》的课后习题答案，从第四章到第十八章所有课后习题代码均有包含，所有代码经本人亲自运行，均能正常运行出所需结果。 但，代码集当中的命名仅是作为示范，并非如此不可，大家可以自行更改自己认为合适的命名，根据自身需要可以自行更改。 另外，所需要的数据集需要大家自行从网站进行下载或者从电脑中进行读取本地文件，请先配置好本地工作环境再运行代码。 值得注意的是，由于R语言当中很多包已经进行更新，一些新的包不再具有以前旧版本包的功能，比如新版本的wordcloud2不再支持自定义词云图形状，需要安装旧版本的wordcloud2才能进行自定义，从而完成相关工作。 代码量较大，难免有些许错误，还望大家海涵，另外，希望本资源作为大家的参考，而并非标准答案，希望能够帮助到大家。

包括线性回归，logistic，softmax，ANN等

最小二乘法 各个数值等间距，做为x轴的取值，通过转置成为一个有n行的列向量，为使结果y成为列向量做准备 % y是结果列向量 % p是设计矩阵，它的要求是：每一行代表一个采样，每一列代表一个基函数 % p(:,1)=...为矩阵的第一列赋值，赋的值是一个列向量 % p(:,2*j)=sin(j/2*x); p(:,2*j+1)=cos(j/2*x); 这是为偶数列和奇数列赋值 % 因为一列使用同一基函数，故使用j来决定基函数 % 列中各行是不同的采样值，所以自变量x是列向量 % XA=B的解：B/A

机器学习代码。这个代码是斯坦福大学的课程代码。里面包含8个课程代码。一劳永逸。代码写的很透彻，值得我们自己去好好分析。

人工智能，机器学习代码

文章目录1.实验目的2.训练+预测2.1.get_dummies方法2.2.OneHotEncoder方法 1.实验目的 根据csv文件已给属性（Car Model、Mileage、Sell Price($)、Age(yrs)）来预测汽车售价。下面将给出两种预测onehot编码方法，其中模型用LinearRegression。 汽车数据 密码:7izi 2.训练+预测 2.1.get_dummies方法 import pandas as pd df = pd.read_csv('carprices.csv') dummies = pd.get_dummies(df['Car Model'])

使用Python+TensorFlow，全连接的神经网络，基于MNIST数据集。数据集包含60000张训练图片，10000张测试图片。MNIST_model文件夹是已经训练30000次的模型，也可以自己再训练。app.py文件可以测试自己的图片。

R语言的回归分析与机器学习实践技术应用，详细介绍了R语言的应用于机器学习的方法。

该入门代码是Andrew ng（吴恩达）老师在coursera上开设的机器学习课程的编程习题的matlab代码，非常适合机器学习初学者作为参考来熟悉算法内涵、养成良好的编程习惯。

新的： 想要将可教机器带入您自己的网站创作中吗？ 我们正在开发一个名为eachablemachine.js的库，它将使您做到这一点。 这是您可以使用的第一个可混音演示，以窥视一下可能发生的情况： 演示演示如何仅需几行代码就可以在网站顶部放置机器学习“培训向导”。 可教学机器社区 什么是可教学机？ 是一个基于Web的工具，可让每个人快速，轻松且易于访问地创建机器学习模型。 。 是给谁用的？ 教育者，艺术家，学生，创新者，各种创造者–实际上，任何有想法要探索的人。 不需要先决条件的机器学习知识。 它是如何工作的？ 您可以训练计算机来识别图像，声音和姿势，而无需编写任何机器学习代码。 然后，在您自己的项目，站点，应用程序等中使用您的模型。 该存储库是做什么用的？ 该存储库包含两个组件： 一个部分，其中包含可教学机器中使用的所有机器学习代码。 在，我们使用 （一个使用Javascr