逐步回归法MATLAB代码优秀的机器学习资源

初步回归法Matlab代码是一份精选的优秀机器学习框架、库和软件的列表，灵感源自于awesome-php。如果您希望为这个列表做贡献，请通过发送拉取请求或联系我们。此外，不建议使用那些长期未维护或所有者明确声明未维护的存储库。另外，您可以访问免费机器学习书籍列表、免费的在线机器学习课程列表、数据科学和机器学习博客列表，以及免费参与的本地聚会和活动列表。

这是一个出色的初步回归法MATLAB代码的机器学习资源列表，收录了各种优秀的机器学习框架、库和软件（按语言分类）。本资源受到awesome-php项目的启发。如果您有意为此列表贡献内容，请通过发送拉取请求或与我联系方式参与。我们建议您在以下情况下不使用列出的库：其所有者已明确声明不再维护此存储库；长时间未更新（2至3年）。此外，我们还提供免费机器学习书籍的下载列表，访问可用的（主要是免费的）在线机器学习课程列表，以及数据科学和机器学习博客和新闻通讯列表，还包括免费参加的聚会和本地活动。如果您需要进一步了解，请查看我们的目录框架和库，并编写一个脚本来将它们爬取。

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。

初步回归法MATLAB代码，这是一个精选的优秀机器学习框架、库和软件列表（按语言分类）。灵感来自awesome-php。如果您希望为该列表做出贡献，请通过请求或与我联系。此外，不建议使用列出的存储库情况包括：存储库所有者已明确表示“未维护此库”或长时间（2〜3年）未提交更新。更多资源：访问免费可下载的机器学习书籍列表，免费在线机器学习课程列表，数据科学和机器学习博客列表，以及参加的免费聚会和本地活动列表。

这是一个精选的优秀机器学习框架、库和软件列表，按语言分类。受到awesome-php启发，包括基于C的计算机视觉库、现代计算机视觉库VLFeat（带有Matlab工具箱）、多接口的OpenCV（支持C++、C、Python、Java和MATLAB，在Windows、Linux、Android和Mac OS上运行）、DLib（具有用于人脸检测和通用对象检测器训练的C++和Python接口）、Eblearn（面向对象的C++库，实现多种机器学习模型）、易于嵌入其他应用程序的ML工具、快速的核心外学习系统、快速增量算法套件、将军机器学习工具箱、简洁、可读、高效的深度学习框架（少于1000行代码）、并行优化的通用梯度提升库、卷积的快速C++/CUDA实现、用汉密尔顿蒙特卡洛采样实现完整贝叶斯统计推断的概率编程语言，以及一个简单的多武装Bandit库。

逐步回归分析是通过MATLAB中的stepwise函数进行的，利用交互式环境进行详细分析。

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。

在Andrew NG的《机器学习》课程中，介绍了Matlab中针对单变量和多变量线性回归的矢量化实现，包括使用梯度下降和正则方程方法。回归问题是在预测项目销售量等需求中的应用，通过成本函数J(theta)优化参数theta以使假设函数h(x)尽可能接近实际输出y。梯度下降算法和Normal方程分别提供了基于数据拟合的优化路径。