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主成分回归的Matlab代码及示例 - Machine-Learning-Stanford-Andrew-Ng: #MachineLearning...

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简介：
本项目提供了基于斯坦福大学Andrew Ng教授机器学习课程的主成分回归（PCR）的MATLAB实现和示例，适用于数据降维与预测建模。 这是我对AndrewNg教授在Coursera上所有机器学习课程的编程任务和测验解决方案。完成本课程后，您将对各种机器学习算法有广泛的了解。首先尝试自己解决所有的任务；如果您遇到困难，请随时查看代码。 内容包括： - 讲座幻灯片 - 编程作业解答 - 解决测验 斯坦福大学的吴安德（AndrewNg）教授： 第一周视频：简介，以及对应的测验。 第二周视频与测验涉及具有多个变量的线性回归和八度/Matlab教程，并包含编程分配：线性回归。 第三周包括Logistic回归及其正则化内容，同时提供逻辑回归编程作业解答。 第四周探讨神经网络表示形式及多类分类问题，并有相应的编程作业。 第五周视频讲解神经网络学习过程，附带测验和相关程序设计任务。 第六周讨论应用机器学习的建议以及关于偏差/方差与正则线性回归的相关课程内容。

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  • 主成分回归的Matlab代码及示例 - Machine-Learning-Stanford-Andrew-Ng: #MachineLearning...
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    本项目提供了基于斯坦福大学Andrew Ng教授机器学习课程的主成分回归（PCR）的MATLAB实现和示例，适用于数据降维与预测建模。 这是我对AndrewNg教授在Coursera上所有机器学习课程的编程任务和测验解决方案。完成本课程后，您将对各种机器学习算法有广泛的了解。首先尝试自己解决所有的任务；如果您遇到困难，请随时查看代码。 内容包括： - 讲座幻灯片 - 编程作业解答 - 解决测验 斯坦福大学的吴安德（AndrewNg）教授： 第一周视频：简介，以及对应的测验。 第二周视频与测验涉及具有多个变量的线性回归和八度/Matlab教程，并包含编程分配：线性回归。 第三周包括Logistic回归及其正则化内容，同时提供逻辑回归编程作业解答。 第四周探讨神经网络表示形式及多类分类问题，并有相应的编程作业。 第五周视频讲解神经网络学习过程，附带测验和相关程序设计任务。 第六周讨论应用机器学习的建议以及关于偏差/方差与正则线性回归的相关课程内容。
     
  • 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。
     
  • 多元逻辑回归Matlab代码 - Machine Learning (Andrew Ng): 从零开始学习Ng的机器学习课程
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    这段简介描述了基于Andrew Ng教授的Machine Learning课程开发的多元逻辑回归算法的MATLAB实现。通过这个项目，你可以从头开始理解和构建多元逻辑回归模型，深入理解机器学习的核心概念和技术。 多元逻辑斯蒂回归在机器学习课程挑战中的理解和应用是建立于掌握基础概念之上的。这些核心概念包括： - 线性回归：涵盖了训练集、特征变量、目标变量等基本术语，以及假设函数的应用，学习算法的设计和参数的确定；成本函数的概念及其优化问题解决方法——如梯度下降法，并探讨了不同的实现方式（例如不同批次大小的选择）； - 多元线性回归：引入了特征缩放与均值归一化技术以改善模型性能，同时讨论如何选择合适的学习率以及直接求解的正态方程策略； - 逻辑回归：专注于分类问题，介绍了S形函数（即逻辑函数），决策边界的构建及其在非线性情况下的扩展；成本函数的设计和优化算法的应用，涵盖多类分类任务中的一对多方法实现； - 正则化技术：用于解决过拟合现象的策略介绍，包括正则参数的选择以及如何将其应用于线性和逻辑回归模型中； - 神经网络领域：涉及计算机视觉应用、S型激活函数及其在神经元中的角色；解释了层的概念和偏差的作用，并深入探讨前向传播与反向传播算法的重要性。此外还讨论了随机初始化的方法。 - 模型选择过程包括训练集，验证集以及测试集的区分使用方法，诊断模型存在的偏差或方差问题并采用交叉验证技术来评估误差；同时通过学习曲线、正则化等手段解决高偏差和高方差情况； - 支持向量机（SVM）：讨论了大余量分类器的特点及其核函数的应用，包括线性核、多项式核以及高斯径向基函数(RBF)在内的不同类型的内核技术。 - 无监督学习方法涵盖聚类分析和主成分分析(PCA)，其中k均值算法被用来解决聚类问题；而PCA则用于数据降维与压缩，并探讨了协方差矩阵及其特征向量的使用； - 异常检测领域介绍了密度估计法，正态分布下的异常点识别方法以及其在欺诈行为、制造过程监控中的应用。
     
  • 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。
     
  • 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）。
     
  • LabVIEW 主成分回归（PCA）源代码
    优质
    本资源提供基于LabVIEW平台实现主成分回归(PCA)的完整源代码，适用于数据分析与机器学习项目，帮助用户简化复杂数据集处理流程。 上回传错了，呵呵，这次分享一下！我觉得挺好的。
     
  • 高斯过程回归和分类代码（适用于《Gaussian Processes for Machine Learning》）
    优质
    本代码库提供高斯过程回归与分类算法实现，基于《Gaussian Processes for Machine Learning》一书内容，适合机器学习研究者实践应用。 高斯过程回归与分类的经典程序以及The MIT Press出版的书籍中的相关代码可以在提供的PDF文档中找到。
     
  • Comsol生成的Matlab代码-Machine-Learning-and-System-Identification-for-...
    优质
    这段内容探讨了如何利用Comsol Multiphysics软件生成Matlab代码，并将其应用于机器学习和系统辨识领域。通过结合两者的强大功能，研究者能够开发出更为精确且高效的模拟与预测模型。 该存储库包含COMSOL、LiveLink、Python和MATLAB代码，我们使用这些工具对大型可变形镜(DM)模型进行建模，并采用机器学习和子空间识别技术来估计此类模型。文件夹“subspace_identification”内含用于通过子空间识别(SI)方法辨识DM模型的代码；而文件夹“comsol”则包含生成DM模型所需的MATLAB、Python、COMSOL及LiveLink代码，这些模型被用来进行子空间识别和机器学习的相关研究。
     
  • MATLAB中的主成分回归分析(PCR)实现
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在MATLAB环境下进行主成分回归分析（Principal Component Regression, PCR）的实践操作与代码实现。通过这一过程，读者可以掌握利用PCA降维技术有效解决多重共线性问题，并提升预测模型的准确性。 主成分回归分析（PCR）是一种用于解决多元共线性问题的方法，它通过使用从数据集中提取的主成分为自变量来进行回归分析。虽然这种方法能够有效地减少多重共线性的影响，但用主成分建立的回归模型相较于直接利用原始自变量构建的模型来说解释起来更为复杂。 具体而言，在进行PCR时，首先运用主成分分析法来消除回归模型中的多重共线性问题；之后使用得到的主成分作为新的自变量来进行回归建模。最后通过得分系数矩阵将原始变量重新引入到新建立的模型中以获得最终结果。这种方法结合了主成分提取和多元回归的思想，在处理具有大量变量的数据集时尤其有效，尤其是当样本数量少于特征维度的情况下更为适用。
     
  • SAS中的主成分回归分析
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    本文介绍了在统计分析软件SAS中进行主成分回归分析的方法和步骤，帮助读者理解和应用这一技术以解决多重共线性问题。 利用SAS软件对原始数据进行主成分分析以实现降维，然后基于得到的特征向量构建多重线性回归模型。这种方法通常用于解决在建立多重线性回归模型时出现的自变量多重共线性问题。