文件名称：Matlab计算回归系数的代码-Linear-Regression-in-Scala:简单的
文件大小：56KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 15:47:54
系统开源
Matlab计算回归系数的代码Scala中的线性回归 这是Scala中线性回归的一个简单示例，其中使用梯度下降来优化参数，还有一个解析版本，可以直接求解矩阵。 文件grad_lr.scala提供了整个类。 还有一个简单数据文件，我们也可以在其中执行预测。 我们将深入研究一些理论，但是本教程的核心是了解将Scala用于矩阵运算和ML。 运行代码 该代码与SBT打包在一起，以包括用于绘图和矩阵运算的微风。 确保已安装Scala和SBT。 您可能需要更改build.sbt以反映您的scala版本。 （第5行）。 启用绘图功能后，Mac用户可能需要启用X11。 我的开发是在Vagrant Ubuntu盒子上完成的。 跑步： sbt compile sbt run 这将提供运行分析LR或梯度LR的选项。 数学时间 线性回归可以通过两种方式解决：1）近似2）解析解。 我们将演示这两种技术。 梯度下降的线性回归 文件grad_lr.scala将是本节的代码参考。 我们演示了如何在线性回归上执行梯度下降。 此代码的基本位在LinearRegression类中。 一条直线定义为 y = mx + b 由
【文件预览】：
Linear-Regression-in-Scala-master
----project()
--------target()
----src()
--------main()
----README.md(4KB)
----target()
--------.history(5B)
--------streams()
----build.sbt(991B)