文件名称：统计机器学习项目
文件大小：5.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 04:54:54
JupyterNotebook
统计机器学习基础 该存储库从头开始包含分类器和线性回归方法的实现。 这些代码是为Raul Rojas教授于2019年Spring提供的统计机器学习课程（STAT 760） 。 主要重点是各种概念的数学和理论处理。 分类器和回归： 费舍尔判别 感知器学习 神经网络 正则化神经网络和批量归一化 知识网络 基于普通最小二乘法（OLS）的线性回归 线性回归的子集选择方法 逻辑回归 岭回归 套索回归
【文件预览】：
Statistical-Machine-Learning-projects-main
----Project3-Fisher Discriminant Classifier()
--------Fisher.Rmd(10KB)
--------reports()
--------Fisher.R(7KB)
--------src()
--------notebooks()
--------data()
--------ref()
----Project1-K-nearest neighbor classifier()
--------reports()
--------src()
--------notebooks()
--------data()
--------ref()
----README.md(760B)