暂无评论
基于 机器学习的情感分析，简单实现，可显示准确率、精确率、召回率、F1值
这是基本数论也就是初等数论算法系列的一个集合,其中包括可除性 素数 公约数 等等一些基本数论内容 内容短 但很精悍 值得推荐
输入：特征和标签->模型->回归系数->预测：分类结果 功能：逻辑回归实现二分类
机器学习岭回归思维导图学习法pdf：详细介绍岭回归各个步骤（建立计算矩阵-幂函数，计算回归系数，训练，预测），并提供具体算例。
机器学习之线性回归案例.pdf
通过自定义构建预测函数,损失函数,梯度下降优化器,从而实现简易的手写单线性回归算法,通过可视化进行展示。与之相对应的是通过sklearn学习库构建的单线性回归算法。简易入门,新手可看。
吴恩达老师的《机器学习》课程中，习题3涉及逻辑回归解决多分类问题以及相关的神经网络知识。数据集采用了ex3data1.mat，参数使用ex3weights.mat。逻辑回归在多分类问题中有广泛的应用，
1、掌握使用Weka做线性回归的方法；2、掌握线性回归的相关知识；3、处理丢失数据的值，替换原始数据中的短横线（因为这里的实验数据本应该是数字类型，而不是枚举类型）
机器学习之回归分析，从线性回归开始，到逻辑回归原理的推导及过程
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
暂无评论