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  1. 机器学习工具箱spider_jul2406

  2. 各种机器学习工具 Pattern Recognition 模式识别 Multi-Class and Multi-label 多类分类包括SVM Feature Selection 特征提取 Regression 回归 kpca SVM　 fisher 等 很好的工具

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wxm5mao

  1. 机器学习线性回归与分类

  2. 机器学习线性回归与分类，里面有相关代码。 大家多多下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-15
    • 文件大小：432128
    • 提供者：huandaohack

  1. 机器学习 回归问题

  2. 机器学习 回归问题

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-26
    • 文件大小：720896
    • 提供者：cell242

  1. 机器学习线性回归模型

  2. 机器学习线性回归模型，用梯度下降算法实现的线性回归，logistic回归的模型以及实例分析。包含上课时用的PDF、word以及PPT文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：nancy_m

  1. 机器学习中的高斯过程

  2. 介绍高斯过程在机器学习中的应用，如分类，回归等等

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-07-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：liyanan199035

  1. 斯坦福大学机器学习课程讲义第二讲——_单变量的线性回归模型表达

  2. 斯坦福大学机器学习课程讲义第二讲——_单变量的线性回归模型表达

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lp3250911

  1. 斯坦福大学机器学习课程讲义第四讲——_多变量的线性回归模型表达

  2. 斯坦福大学机器学习课程讲义第四讲——_多变量的线性回归模型表达

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-03
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：lp3250911

  1. Standford 机器学习学习笔记线性回归和多项式回归

  2. Coursera 上的 Standford 机器学习学习笔记线性回归和多项式回归

  3. 所属分类：专业指导

  1. Standford机器学习 线性回归CostFunction和Normal equation的推导

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  3. 所属分类：专业指导

  1. Standford机器学习 逻辑回归（Logistic Regission）以及过拟合问题解决（Regularization）

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  3. 所属分类：专业指导

  1. 机器学习数学基础

  2. 大纲 • 涵盖由浅入深的一系列机器学习技术 • 将会学到： o PCA, MDS, K-mean, 基于频谱的聚类方法，贝叶斯分类，boosting, logistic回归，决策树，EM算法，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波…… • 讲述算法、理论、应用背后的故事 • 将会既有趣又辛苦 大纲 • 涵盖由浅入深的一系列机器学习技术 • 将会学到： o PCA, MDS, K-mean, 基于频谱的聚类方法，贝叶斯分类，boosting, logistic回归，决策树，EM算法，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u011055553

  1. 机器学习视频教程

  2. 斯坦福大学机器学习个人笔记 之线性回归 logistic回归等

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-06-17
    • 文件大小：754688
    • 提供者：u011103452

  1. Logistic回归总结（非常好的机器学习总结资料）

  2. 看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。 首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-13
    • 文件大小：460800
    • 提供者：lewsn2008

  1. 机器学习逻辑回归解决tic-tac-toe（井字棋）问题源代码

  2. 机器学习LogisticRegression逻辑回归解决tic-tac-toe（井字棋）问题源代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-14
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq764666379

  1. 机器学习 回归篇（1）——多元线性回归

  2. 机器学习 回归篇（1）——多元线性回归摘要线性回归简介python实现运行结果及可视化 摘要 本文介绍了最基础的回归问题——多元线性回归，并通过python进行实现及可视化展示运行结果。 线性回归简介 线性回归问题的重点在于如何求解回归函数的截距和系数。 1、构建代价函数（也叫损失函数）：平均平方误差。 2、通过最小二乘法或其他优化算法进行求解，因为线性回归的代价函数为凸函数，所以一般的经典优化算法用于求解都是适用的，如梯度下降法、单纯形法等等。 python实现 CyrusLinearRegr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38691703

  1. DeepLearningTensorflow：使用TensorFlow进行深度学习和机器学习的练习文件-源码

  2. 使用TensorFlow进行深度学习和机器学习 按 这些是使用进行的练习文件。 课程大纲可以在下面找到 第一天 第1单元入门 什么是TensorFlow 安装并运行TensorFlow 模块2基本Tensorflow操作 持续的 图操作 数学 矩阵 占位符 多变的 模块3数据集 MNIST手写数字数据集 CIFAR图像数据集 一种热编码/解码 将数据集拆分为培训/测试 第4单元TF上的机器学习 回归ML模型 损失函数 优化器 训练 保存并加载模型 单元5神经网络（NN） 什么是神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42139302

  1. 自行车租赁预测：结合机器学习回归模型来预测自行车租赁数量-源码

  2. 自行车出租预测 结合机器学习回归，集成学习和深度学习模型来预测自行车租赁数量 数据源：bikesharing.csv- 该项目是作为UT达拉斯应用机器学习课程的主要任务而创建的，包括2个项目： 项目1有2个部分： 第1部分：：数据清理，有监督的机器学习回归模型 第2部分：：数据清理，监督式机器学习分类模型 项目2有2个部分： 第1部分： ：集成学习，主成分分析（PCA），使用PCA的回归模型，使用神经网络的深度学习（DL）模型 第2部分： ：整体学习，主成分分析（PCA），使用PCA的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：293888
    • 提供者：weixin_42129113

  1. GDP_and_Employment_Rates_Prediction：一种机器学习回归模型，使用Python中的随机森林回归来预测国家的GDP和就业率-源码

  2. GDP_and_Employment_Rates_Prediction：一种机器学习回归模型，使用Python中的随机森林回归来预测国家的GDP和就业率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：128000
    • 提供者：weixin_42154650

  1. 无服务器机器学习：使用无服务器框架和Python 3将scikit，spaCy和Keras（TensorFlow）机器学习模型部署到AWS Lambda的示例-源码

  2. 无服务器机器学习 使用Serverless框架和Python 3将机器学习模型部署到AWS Lambda的示例。此存储库是上述地址上在线课程的代码库。 内容 你好世界 Hello World示例，其中包含使用Serverless创建项目并以Python部署到AWS Lambda的示例。 scikit示例 一个无服务器项目的示例，其中包含来自在加利福尼亚住房数据集上受过训练的scikit-learn的机器学习回归模型。 spacy-example 一个无服务器项目的示例，该示例使用spaCy N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42120541

  1. 机器学习–回归

  2. 有监督学习 回归 分类 无监督学习 聚类 m：训练样本的数量 x：输入变量，特征 y：输出变量，目标变量 (x,y):一个训练样本 (x(i),y(i)):第i个训练样本 hypothesis： hθ(x)=θ!+θ2x θi：模型参数 代价函数 回归模型 线性回归 梯度下降算法 最小化J a:=b 将a的值置为b α：学习速率 线性回归算法：梯度下降法+平方误差函数 batch梯度下降算法 线代： 向量： n*1矩阵 多元线性回归 梯度下降算法使用技巧 1.特征缩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38612568
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