机器学习的逻辑回归的Octave的代码

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

关于高斯过程回归的详细教程。。发明人写的哦，简单的英语

1. 样本大小为47，自变量为房间的面积和卧室个数，因变量为房间的价格。 2. 用梯度下降方法实现多变量的回归问题。 3. 选择learning rate α，范围是0.001≤α≤10。将通过初始选

机器学习的线性回归章节ppt

通过岭回归实现 数据标签的预测

本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记，比较潦草，有兴趣的可以看一看。 知识点概要： 1、分类 2、假设陈述 3、决策界限 4、代价函数 5、简化代价函数 6、多元分类

回归的目的是预测数值型的目目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式

机器学习-Logistic回归数据,只是为了我的博客提供链接下载。

机器学习代码 在过去的三年中,我自己通过一些书籍,在线课程,视频,对话和整个互联网来学习机器学习。 收集了合理的知识后,我开始参加一些Kaggle的比赛。 还有很多东西要学习,但是与此同时,我想与您分

实现了lpq特征代码。可以用来训练sum。主要用于机器学习。