回归源码搜索结果, 第82页, Verysource

超限学习机—逻辑回归Python代码超限学习机ELM的逻辑回归二分类Python代码，需要训练样本和测试样本，带有正则化系数，提高泛化能力，能有效解决欠拟合和过拟合问题。参考来源：http://blog.csdn.net/Mosout/article/details/53997040
逻辑回归的ELM训练样本里面包含用ELM进行逻辑回归二分类测试的原诗样本数据，以及分开的训练样本、测试样本，还有样本和标签分离的数据。可以用于Python和MATLAB进行简单测试，便于ELM快速入门。对应的Python和MATLAB代码见：https://code.csdn.net/snippets_manage
逻辑回归python实现在开源的基础上实现的逻辑回归，纯python实现，采用的是批量梯度下降，用户可以自己换其他的梯度下降方式
Tensorflow模型1-线性回归基于python3的线性回归模型代码的jupyter notebook文件，供参考学习
Tensorflow模型-对数几率回归ipynb代码片段基于python3的对数几率回归模型代码的jupyter notebook文件，供参考学习
线性回归Octave实现在学习机器学习的时候，线性回归的实现是比较简单的，我在这里面采用的是Octave来实现的代码。
机器学习的逻辑回归的Octave的代码机器学习中的逻辑回归的实现是比较简单的，我使用的是Octave软件进行编程的。
栅格变化趋势，一元线性回归求多幅栅格影像的变化趋势，基于一元线性回归法，得到回归系数
用Excel作逐步回归分析_王飞凤用Excel作逐步回归分析，利用逐步回归算出回归方程。逐步回归分析方法的广泛应用受到一定的限制。当前较为常用的统计软件有 SPSS 和 SAS 等［1］，但此类软件多为英文版，使用起来不太方便、易懂。常用办公软件 Excel 为逐步回归分析方法［2］，为数据处理提供了非常有效的工具。本文就基于 Excel 逐步回归分析方法加以讨论，并举例说明利用 Excel 软件进行逐步回归分析的详细过程
一元线性回归最简单源代码本资源是《手把手教你用Python写线性回归》的附件，文章见： http://blog.csdn.net/juwikuang/article/details/78420337 这里用一个很小的列子，一个5个样本。手把手指导程序员用python编写线性回归代码。通过一边敲代码，一边思考，在编程中把线性回归学会。你需要用jupyter notebook打开代码。

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