smo的matlab代码-MTH594_MachineLearning:MTH594高级数据挖掘：理论与应用课程的材料（Dmit...

smo的matlab代码MTH594 高级数据挖掘：理论与应用 MTH 594 高级数据挖掘：理论与应用课程材料，由 Dmitry Efimov 在阿联酋沙迦美国大学教授，2016 年Spring学期。 课程的程序可以从文件夹教学大纲下载。 为了撰写本讲座，我主要使用了来自三个来源的想法： Andrew Ng 在 YouTube 上的斯坦福讲座： T. Hastie、R. Tibshirani 和 J. Friedman 合着的“统计学习的要素”一书： Andrew Ng 在 Coursera 上的讲座： 所有上传的 pdf 讲座都经过改编，以帮助学生理解材料。 ipython 文件夹中的补充文件旨在教学生如何使用内置方法在 Python 2.7 上训练模型。 如果您发现一些错误或错别字，请给我发电子邮件，这门课程对我来说是新的，可能还有一些 :) 讲座内容： 监督学习 线性和逻辑回归、感知器 线性回归 解析最小化：正规方程 统计解释 逻辑回归 感知器 贝叶斯解释和正则化 Python 实现 线性回归 逻辑回归 感知器 正则化 优化方法 梯度下降 梯度下降的例子 牛顿法 Python