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。
逐步回归方法的Matlab代码 - 优秀的机器学习框架与库列表
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2024-07-25
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逐步回归法MATLAB代码-fm频率调制
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2024-09-28
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MATLAB逐步回归：探索最佳预测变量
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。
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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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