机器学习-线性回归算法

资源内包含线性回归与非线性回归算法，可使用Matlab直接得到结果

线性回归的基本内容 以房价预测来解释线性回归的基本要素。 模型定义 设房屋的面积为 x1x_1x1​,房龄为 x2x_2x2​,售出价格为 yyy。我们需要建立基于输入 x1x_1x1​ 和 x2x_

机器学习中逻辑回归推导过程,很详细,简单易懂

回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法 区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题; 分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。 因此分类及回归分别为研究这两类问题的方法

之前的文章中,我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多,例如一个在线交易网站判断一次交易是否带有欺诈性(有些人可以使用偷来的信用卡,你懂的)。再如,之前判断一个肿瘤是良性的还是

from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(fileName): dataMat = []; labelMa

适合新手学regression regression

logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归

机器学习实战logistic回归Python代码

哈工大机器学习逻辑回归，MATLAB实现