Cart回归在Matlab中实现，代码位于Machine-Learing-IN-BeiJing，支持Python和R及Matlab。

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简介：
这次前往北京的主要目的在于自身学习，因此我将暂时采用Matlab代码进行计算。若Matlab算法无法满足需求，我们将使用R语言来处理数据。数据挖据的功能及应用分类包括：决策树、支持向量机、K-近邻算法以及贝叶斯聚类分析（如K-means和K-中心）。此外，预测方面涵盖线性回归和非线性回归。关联分析则涉及统计数据挖掘的流程，包括商业理解（需求理解）、数据理解、数据准备（构造最终数据集、净化和转换数据）以及模型建立（选择并应用各种模型技术，并对个体模型参数进行矫正和优化）。最后，需要对模型进行评估并发布。在数据清洗方面，我们主要解决不完整数据、错误噪声以及偏差问题。常用的方法包括回归分析和规则库的应用。对于错误噪声的处理，一种有效策略是分箱：将数据划分为等深的箱子，并利用箱平均值进行平滑处理或采用边界平滑的方法消除重复记录。例如，“套牌车”可以作为一个有趣的课题研究。在实际应用中，车辆轨迹数据的清洗是一个重要的环节。具体来说，我们处理北京市12712辆出租车于2011年11月11日之后30天收集的GPS采样数据，该数据集包含333651069个采样点，平均每个采样点有26349个坐标。其中不真实的点（超出北京的经纬度范围）、重复的时间点以及高速点（速度超过90km/h）都需要进行处理。

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Cart回归Matlab代码-Machine-Learning-IN-BeiJing:Python与R及Matlab

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这段代码是关于在MATLAB中实现机器学习算法的内容，作为Machine Learning IN Beijing项目的一部分，该项目还包括使用Python和R语言进行的数据科学实践。这次来北京主要是想学习一些东西。因此我决定使用Matlab代码来进行计算。如果不行的话再尝试用R语言进行数据挖掘。分类算法： - 决策树 - 支持向量机 - K-近邻 - 贝叶斯聚类分析方法： K-means；K-中心；DBSan 预测模型：线性回归和非线性回归（如 CART 回归）关联分析包括统计数据挖掘流程，涵盖商业理解、数据理解和准备阶段。在这一过程中会构造最终的数据集合，并进行净化与转换操作。接下来是建立并选择各种技术的模型，在这个步骤中调整和优化各个参数以形成最佳个体模型。 - 模型评估 - 发布 1. 数据清洗：解决不完整数据以及错误噪声，其中误差处理包括偏差分析、回归分析及规则库等方法。对于重复记录的数据（如套牌车问题）可能是一个值得研究的课题。实际应用案例：车辆轨迹数据清洗，在北京有超过12712辆出租车在特定时间内的GPS采样点共计3亿多个，平均每个车辆每天约产生260个左右的采集点。需要处理不真实的数据（例如超出北京市范围）和高速行驶的情况（速度大于90km/h）。

主成分回归的Matlab代码及实例 - machine-learning-r: R语言中的机器学习

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这段简介似乎有些混淆了主题。如果是关于“主成分回归的Matlab代码及实例”，那么应该聚焦于这个主题。以下是根据该标题生成的50字左右的简介：本资源提供主成分回归（PCR）的详细Matlab实现代码和应用案例，适用于数据分析与机器学习领域研究者使用。这是我在机器学习期间开发的R脚本存储库。一些代码是从其原始Matlab实现改编并转换为R语言的。分类方法包括： - 欧几里得（euclidean_classifier） - Mahalanobis（mahalanobis_classifier） - 感知器（perceptron_classifier） - 在线感知器（online_perceptron_classifier） - Sum-Squared 错误 (sse_classifier) 回归方面，提供了以下功能： - 绘制数据和回归模型 - 绘制回归决策边界 - 通用回归包装函数此外还有针对不同类型的回归方法实现的代码： - 线性回归：包括线性回归成本函数和梯度计算、以及基于梯度下降的方法。 - 逻辑回归：包含逻辑回归的成本函数与梯度，优化器及预测功能。 - Softmax 回归：提供Softmax回归的成本函数和梯度。

支持向量回归：我用Python和R将支持向量机实现为...

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本文介绍了如何使用Python和R语言实现支持向量回归，并探讨了支持向量机在回归分析中的应用。通过详细代码示例，帮助读者掌握这一机器学习关键技术。对于这个特定项目，我们采用了支持向量回归方法，并且使用了两种内核结构。其中一种是RBF模型。需要注意的是，在进行操作时应将cross_validation替换为model_selection。

基于MATLAB的Support Vector Machine回归预测实现

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本研究利用MATLAB软件实现支持向量机(SVM)回归预测模型，旨在优化SVM参数设置，并通过实例验证其在数据预测中的高效性和准确性。代码包含详细注解，支持多输出和单输出功能，并且能够读取Excel数据，非常适合初学者学习使用，先到先得！

XGBoost回归代码在MATLAB中的实现-PSYCH259_Project: PSYCH259_Project

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本项目展示了如何在MATLAB环境中使用XGBoost算法进行回归分析。通过详细的代码示例，帮助学习者理解并实践基于决策树的机器学习方法。适合对心理学数据建模感兴趣的用户。 xgboost代码用于回归分析；MATLAB PSYCH259：语音性别识别的先决条件包括Tensorflow1.0源代码。Python代码位于/src文件夹中，包含所有源代码。*.py文件实现RNN模型并预处理音频原始数据；rnn_main.py文件实现了整个训练和测试流程。通过在源代码目录~/yourpath/src执行命令来运行它：python rnn_main.py -g device -m mode 参数说明：-g：设备号，-m：“训练”或“测试”。此外，有RR脚本用于使用SVM、Logistic回归、贝叶斯、随机森林和Xgboost模型进行实验；MATLAB脚本则用于绘制训练损失和误差。性别认同之声项目文件包含上述内容。

MATLAB主成分回归代码及实例-Machine-Learning:机器学习

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本项目提供了使用MATLAB进行主成分回归（PCR）的代码和案例研究，旨在帮助理解在机器学习中如何应用PCA降维并结合线性回归模型。适合初学者快速上手实践。该存储库包含Andrew Ng课程中某些练习的Python实现。对于课程中的许多作业，系统会指导您创建如线性回归和逻辑回归等算法的完整、独立的Octave/MATLAB实现。其余作业则依赖于课程作者提供的其他代码。在本存储库中，我大多使用了像Scikit-learn这样的现有Python库进行改写。参考：Coursera机器学习课程中的主成分回归示例及Matlab代码。

LSSVR回归与SVR支持向量回归（Matlab）

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本文探讨了基于Matlab平台下的LSSVR（最小二乘支持向量机回归）和SVR（支持向量回归）方法，并提供了详细的实现步骤及代码示例。最小二乘支持向量回归可以应用于非线性拟合及预测相关问题。

MATLAB中的回归分析代码实现

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多元线性回归（Multi_Linear_Regression）：用R和Python实现及源码

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本资源介绍并实现了多元线性回归模型的应用与编程实践，使用了R语言和Python两种主流的数据分析工具，并提供了完整的源代码供学习参考。使用多线性回归预测计算机价格，并对50_startups数据集中的利润进行预测以及花冠汽车的价格完成探索性数据分析（EDA）。该过程包括变量可视化、创建虚拟变量及离群值处理等步骤，最后通过调整后的R平方和RMSE来比较不同模型的性能。此外，还准备了一份详尽报告以记录整个分析流程。

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