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MNIST分类：利用Pytorch和Scikit-learn实现多种分类算法，例如逻辑回归（Logistic Regression）和多层感知机（MLP）。

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简介：
MNIST分类任务借助多种方法得以实现，Python 3.6 环境下，结合火炬 1.0 库和 Scikit-learn 0.21 版本，无需手动下载数据集即可直接运行代码。该程序能够自动地获取并加载模型，包括逻辑回归、多层感知机、K近邻算法、支持向量机、卷积神经网络以及循环神经网络等。实验结果的报告详见 mnistClassification.pdf 文件中的 LaTeX 原始代码。

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  • MNIST分类：使用PyTorch和Scikit-Learn实现多种方法，如逻辑回归、多层感知机等
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    本项目运用PyTorch与Scikit-Learn在MNIST数据集上实施了包括逻辑回归及多层感知机在内的多种分类算法，旨在探索不同模型的性能表现。 使用多种方法完成MNIST分类任务的Python代码示例（适用于Python 3.6版本及Torch 1.0、Scikit-learn 0.21）。该代码无需手动下载数据，可以直接运行以自动获取模型。 所涉及的方法包括： - Logistic回归 - 多层感知机 - K近邻(KNN) - 支持向量机(SVM) - 卷积神经网络(CNN) - 循环神经网络(RNN) 实验报告详见mnistClassification.pdf文件，对应的LaTeX源代码也一并提供。
     
  • 利用MATLAB程序实现多种回归和分类算法
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    本项目运用MATLAB编程语言实现了包括线性回归、逻辑回归、决策树及支持向量机在内的多种经典机器学习算法，并通过实际数据集验证了其有效性。 我之前参与的一些项目和学习过程中积累了基于MATLAB程序的各种回归、分类算法的实现经验。这些算法包括： - 多元线性回归（MLR） - 主成分分析（PCA） - 偏最小二乘法（PLS） - 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression） - 感知机 - 粒子群优化（PSO） - K近邻算法(KNN) - 贝叶斯分类器 - 正交信号校正 (OSC) - 梯度下降法(GDescent) - 人工神经网络(ANN) - 提升算法(BOOSTING)
     
  • 多类逻辑回归分类-逻辑回归MATLAB开发
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    本项目为使用MATLAB实现的多类别逻辑回归分类器开发工作。通过训练模型对多种类别数据进行有效分类，适用于数据分析与机器学习任务。 K类逻辑回归分类基于多个二元逻辑分类器。
     
  • 用Python牛顿法实现逻辑回归(Logistic Regression)
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    本简介介绍如何使用Python编程语言和数值计算方法中的牛顿法来实现逻辑回归算法。通过具体的代码示例讲解了模型构建、优化及应用过程，适合初学者学习。 本段落采用的训练方法是牛顿法（Newton Method）。代码如下： ```python import numpy as np class LogisticRegression(object): 逻辑回归分类器，使用牛顿法进行训练 def __init__(self, error: float = 0.7, max_epoch: int = 100): :param error: 浮点数，默认为0.7。表示新旧权重之间距离的阈值。 :param max_epoch: 整数，默认为100。训练的最大迭代次数。 ```
     
  • 基于Matlab的多分类逻辑回归实现
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    本项目运用MATLAB编程语言实现了多分类逻辑回归算法，并应用于实际数据集进行分类预测分析。 在MATLAB中实现的多分类逻辑回归算法可以用于手写数字识别任务。
     
  • 利用MATLAB程序实现多种回归与分类算法
    优质
    本项目采用MATLAB编程语言，实现了包括线性回归、逻辑回归、支持向量机在内的多种经典机器学习算法，致力于解决各类数据驱动问题。 基于在Matlab程序中的各种回归和分类算法实现的项目经验和学习积累，涵盖了以下方法：多元线性回归（MLR）、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）、感知机（Perception），粒子群优化（PSO），K-近邻算法(KNN)，贝叶斯分类(Bayes)，正交信号校正(OSC), 梯度下降(GDescent)、人工神经网络(ANN)以及提升算法(boosting)。
     
  • 利用MATLAB程序实现多种回归与分类算法
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    本项目使用MATLAB编程语言，实现了包括线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林在内的多种经典机器学习回归与分类算法。 在MATLAB图像处理领域，回归算法的应用非常广泛。以下是几种常见的线性回归技术的简要介绍： **线性回归 (Linear Regression)** 线性回归通过拟合一个简单的线性方程来描述特征与目标变量之间的关系。其主要目的是找到一条直线（在一维情况下）或一个超平面（在高维情况），以使得预测值和实际值之间的误差平方和最小化。 **多项式回归 (Polynomial Regression)** 当数据间的关系不是线性的时，可以采用多项式回归技术来拟合更复杂的模型。该方法通过增加特征的阶数来捕捉目标变量与输入变量之间非线性关系的变化趋势。 **岭回归 (Ridge Regression)** 针对多重共线性问题（即自变量之间的高度相关），使用岭回归可以在损失函数中加入一个惩罚项，以减少系数大小并提高模型稳定性。这种方法有助于改善预测性能和防止过拟合现象的发生。 **Lasso 回归** 与岭回归类似，Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 也是通过引入正则化来解决变量选择问题的一种方法。它利用 L1 正则化规则限制模型中的系数绝对值之和，并倾向于产生稀疏解，即一些特征的权重被完全设为零。 在分类算法方面，支持向量机 (SVM) 是一种强大的工具： **支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)** SVM 的核心思想是在高维空间中寻找一个最优超平面来区分不同类别的数据点。它通过最大化两类样本之间的间隔（即边界与最近的数据点的距离）来实现分类效果，从而提高模型的泛化能力。 以上简述了几种常用的回归及分类算法的基本原理及其在MATLAB中的应用潜力。
     
  • 利用MATLAB程序实现多种回归与分类算法
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    本项目旨在通过MATLAB编程语言，开发并实现一系列经典的回归和分类机器学习算法，包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树及支持向量机等，以解决实际数据科学问题。 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 感知机 - Ganzhiji PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法
     
  • 利用Python通过牛顿法实现逻辑斯谛回归(Logistic Regression)
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    本教程介绍如何使用Python编程语言及数学优化方法——牛顿法来实现逻辑斯谛回归算法，适用于初学者入门机器学习中的分类问题。 【作品名称】：基于Python实现逻辑斯谛回归（Logistic Regression），使用牛顿法 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目旨在通过Python语言实现逻辑斯谛回归算法，并采用牛顿法进行优化，为用户提供一个全面的学习和实践平台。
     
  • 用Python实现GBDT的回归、二分类和多分类
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    本教程详细介绍如何使用Python语言实现GBDT算法在回归分析、二分类及多分类问题上的应用，涵盖模型构建与优化技巧。 本段落将详细介绍如何使用Python实现GBDT（梯度提升决策树）在回归、二分类以及多分类任务中的应用，并对算法流程进行深入解读与可视化展示，帮助读者全面理解GBDT的工作原理。通过庖丁解牛式的分析方法，我们将逐步剖析每一个细节，使复杂的机器学习技术变得易于理解和掌握。