逐步回归法MATLAB代码机器学习框架、库和软件的精选列表

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在MATLAB统计工具箱中，逐步回归 (stepwise) 函数提供了一种精细化的回归分析方法。 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。

本研究利用逐步回归分析方法，探讨了肾癌患者术后发生转移的风险因素。研究人员收集了一组接受肾切除术患者的临床病理数据，并从中抽取样本进行分析，以期找到与肾癌术后转移风险相关的关键因素。

这是R中神经网络和深度学习库和框架的精选清单，简化快速而准确的神经网络训练，支持视觉、文本、表格、音频、时间序列和collab（协作过滤）模型的开箱即用。此外，还包括对libtorch C++库的直接绑定，支持像pytorch一样的生态系统。另外，还提供了使用YOLOv3和U-net进行对象检测和图像分割的神经网络集合，以及执行数据转换和降维的多种版本。

TensorFlow是由Google开发和维护的开源机器学习框架。它基于数据流编程的符号数学系统，广泛应用于机器学习算法的编程实现。TensorFlow拥有多层级结构，支持部署于服务器、PC和网页，并支持GPU和TPU高性能数值计算。它被广泛应用于Google内部产品开发和科学研究。

这篇文章包含了Andrew Ng教授在Coursera机器学习课程中关于主成分回归的MATLAB代码实现，以及相应的Python示例。课程原本是在MATLAB环境下完成的，现在转换到了Python，并且每个Jupyter笔记件中都有详细的功能定义。

嗨，这是精选的OpenSees资源列表，包括有限元Matlab程序源代码。您可能会在这里找到一些很棒的内容，可以大大改善您使用或开发OpenSees的体验。请注意，由于OpenSees自身的快速发展，列出的资源可能存在一些限制或仍在开发中，但它们仍然是非常鼓舞人心的。我们鼓励用户贡献内容并提交拉取请求，以共同完善这个列表。请点击上面的PRs Welcome徽章了解更多信息。

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。