人脸对齐经典文章ESR，加中文注释版，关键点有三个：两级回归模型，形状索引特征和基于相关性的特征选择，弱回归器采用随机fern

带有随机回归系数线性模型中的最佳二次无偏估计，刘绪庆，吴延东，对带有随机回归系数线性模型中的联合二次函数的最佳二次无偏估计问题进行了讨论。

这个文件是对python sklearn库里面的Logistic Regression模型的参数解释。

地下水是最大的资产之一。 地下水的持续下降是影响经济社会发展的关键因素之一。 根据可用性，将对水进行开采。 人口增长和新出现的气候变化导致水资源短缺问题。 这将增加对地下水的需求。 但是地下水分布不均。 在我们提出的系统中，我们规定了可供将来使用的年度地下水可用量。 它可以通过机器学习算法进行分类，例如逻辑回归，随机森林和决策树。 用于建模的输入变量基于各个季节的补水量和用水量。 回归任务需要较少的训练数据集，并且可以实现良好的性能。 本文的目的是对地下水位的机器学习算法及其准确性进行比较和分析。 本文使用机器学习算法对印度的地下水可用水平进行分类和检测。

预测二氧化碳排放量 目录 关于 预测汽车的CO2排放对于在汽车模型中产生较少的CO2很有用，它将减少二氧化碳在环境中的有害影响。 在该项目中，对数据集进行feature engineering以选择影响车辆二氧化碳排放的特征。 splitting数据按scaling并将其splitting为训练和测试数据集后， splitting进行cross validation 。 在分析learning curve ，然后使用训练数据训练模型。 最后，该模型是对测试数据进行测试，并evaluated的基础上， mean squared error和r2 score 。 使用的技术 用作编程语言。 Numpy用于数学和数据处理。 Pandas用于分析和处理数据。 Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，有助于数据分析。 Sciki-learn用于数据预处理，创建机器学习模型并

逻辑回归matlab 代码 2018-MLSP-sparse-bayesian-logistic-regression Matlab code to reproduce some of the results of the paper. Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais, , Proc. of MLSP, 2018. Copyright Copyright (c) 2018 Maxime Vono.

可疑制作matlab代码回归-计算-智能 此作业的目的是研究TSK （Takagi-Sugeno-Tang）模型拟合多变量非线性函数的能力。 特别是，使用来自 和 模糊神经模型的两个数据集，我们试图从可用数据中估计目标属性。 第1部分 第一个数据集用于对此类模型的训练和评估过程进行简单调查，并说明分析和解释结果的方式。 检查的模型有四个，它们在隶属函数的数量（2 或 3）和输出类型（单例或多项式）方面各不相同。 在这种情况下，数据集的小尺寸允许我们使用Grid Partition方法进行输入空间划分。 数据集： 第2部分 第二个更复杂的数据集用于更完整的建模过程，其中包括预处理步骤，例如特征选择和通过交叉验证优化模型的方法。 由于数据集较大，可能会出现规则爆炸等问题。 为了避免这种情况，首先，我们为输入分区部署了另一种称为减法聚类（SC）的方法，并且还需要通过选择最重要的特征来降低数据集的维数并拒绝不太有用的特征。 之后，我们应用Grid Search和5-fold Cross Validation来找到特征数量和集群半径的最佳组合，从而使验证误差最小。 使用该过程产生的结果，我们训练

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

参考 6.2.2 Kernel Ridge Regression, An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-based Learning Methods, Nello Cristianini 和 John Shawe-Taylor 参考 7.3.2 Kernel Methods for Pattern Analysis, John Shawe-Taylor University of Southampton, Nello Cristianini 加州大学戴维斯分校核岭回归 (KRR) 将岭回归（线性最小二乘与 l2 范数正则化）与核技巧相结合。 因此，它学习了由相应内核和数据引起的空间中的线性函数。 对于非线性内核，这对应于原始空间中的非线性函数。 Kernel Ridge 学习的模型形式与支持向量回归（SVR

Face Alignment by Explicit Shape Regression原文及译文