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

简介：
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。