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逐步回归法Matlab代码优秀的机器学习资源
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逐步回归法MATLAB代码 - 机器学习资源库
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2024-07-22
逐步回归法MATLAB代码机器学习框架、库和软件的精选列表
这是一个精选的机器学习框架、库和软件列表,以MATLAB代码为基础,灵感来自于awesome-php。包括基于C/C++的计算机视觉库,现代计算机视觉算法库如VLFeat和OpenCV(支持C++, C, Python, Java和MATLAB接口),以及面向对象的C++库Eblearn和快速增量算法套件等。这些工具不仅易于嵌入其他应用程序,还注重深度学习框架的清洁度、可读性和速度优化。
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MATLAB逐步回归:探索最佳预测变量
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初始模型包含所有自变量:使用 stepwise(x,y) 命令,可以构建一个包含所有自变量的初始模型。得到的 Stepwise Plot 图和 Stepwise Table 表格提供模型拟合度和变量显著性的关键信息。
虚线预示模型显著性不足:Stepwise Plot 图中的四条虚线表明模型的整体显著性较差,意味着该模型的预测能力可能有限。
识别最差变量:Stepwise Table 表格清晰地展示了每个变量的显著性。根据表格信息,可以确定变量 x3 和 x4 的显著性最差,暗示这些变量对模型的贡献微乎其微,可以考虑剔除。
逐步回归的核心在于迭代优化,通过不断地添加或移除变量,最终找到一个兼顾简洁性和预测能力的最佳模型。
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2024-05-01
ScalaMl:探索机器学习算法的源代码资源
ScalaMl: 面向机器学习的 Scala
版本 0.99.1
© Patrick Nicolas,版权所有,2013-2016
概述
ScalaMl 的源代码为软件开发人员提供了一个关于机器学习算法差异的广泛视角。它面向具备一定 Scala 编程语言基础和基本统计知识的读者,并不要求读者具备数据挖掘和机器学习的经验。
源代码指南
源代码使用指南在 SourceCodeGuide.html 文档中进行详细说明。
示例应用
代码示例主要与投资组合管理和交易策略相关。
深入学习
对于对数学或库中实现的技术感兴趣的读者,建议参考以下书籍:
“机器学习:概率论” K. Murphy-麻省理工学院出版社-2012
“统计学习的要素” T. Hastie,R.Tibshirani,J.Friedman-施普林出版社
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