文件名称：y作m次多项式拟合的MATLAB代码-ML-Logistic_Regression-MATLAB:机器学习：使用MATLAB进行物流回归
文件大小：5.63MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 04:29:39
系统开源
y作m次多元式拟合的MATLAB代码机器学习（MATLAB）-Logistic回归 斯坦福大学在Coursera上的机器学习课程。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex2data1.txt（一项功能） ex2data2.txt（两个功能） 此仓库中包含的文件 ex2.m-引导您完成练习的Octave / MATLAB脚本 ex2 reg.m-练习的后面部分的Octave / MATLAB脚本 ex2data1.txt-练习的上半部分的训练集 ex2data2.txt-练习的第二部分 Submit.m-将您的解决方案发送到我们的服务器的提交脚本 mapFeature.m-生成多项式特征的函数 plotDecisionBoundary.m-绘制分类器决策边界的函数 [⋆] plotData.m-绘制2D分类数据的函数 [⋆] sigmoid.m-Sigmoid函数 [⋆] costFunction.m-Logistic回归成本函数 [⋆] predict.m-Logistic回归预测函数 [⋆] costFunctionReg.
【文件预览】：
ML-Logistic_Regression-MATLAB-master
----ex2data2.txt(2KB)
----plotDecisionBoundary.m(1KB)
----Figure()
--------decision1.jpg(24KB)
--------decision3.jpg(24KB)
--------mapfeature.png(17KB)
--------regulargradient2.png(15KB)
--------datavisualize2.jpg(22KB)
--------Sigmond.png(18KB)
--------decision.jpg(22KB)
--------costFunction.png(14KB)
--------regulargradient.png(14KB)
--------decision2.jpg(25KB)
--------regularcostFunction.png(15KB)
--------datavisualize.jpg(20KB)
--------gradient.png(13KB)
----ex2.m(4KB)
----ex2data1.txt(4KB)
----costFunction.m(846B)
----predict.m(565B)
----submit.m(2KB)
----ex2_reg.m(4KB)
----sigmoid.m(385B)
----mapFeature.m(508B)
----costFunctionReg.m(1014B)
----token.mat(262B)
----plotData.m(779B)
----.gitignore(4B)
----Lecture2.pdf(3.23MB)
----ex2.pdf(228KB)
----lib()
--------submitWithConfiguration.m(5KB)
--------makeValidFieldName.m(1KB)
--------jsonlab()
----Lecture1.pdf(2.12MB)
----README.md(14KB)