机器学习中的并行回归解决2类分类问题

线性回归是机器学习中最基础也是最常见的算法之一，用于分析房屋销售数据等各种应用场景。

机器学习的发展中，有一条被称为“没有免费的午餐”定理。简单来说，它指出没有一种算法能够解决所有问题，尤其是在监督学习领域。

在Andrew NG的《机器学习》课程中，介绍了Matlab中针对单变量和多变量线性回归的矢量化实现，包括使用梯度下降和正则方程方法。回归问题是在预测项目销售量等需求中的应用，通过成本函数J(theta)优化参数theta以使假设函数h(x)尽可能接近实际输出y。梯度下降算法和Normal方程分别提供了基于数据拟合的优化路径。

比较 Kotsiantis 等人 (2007) 和 Hastie 等人 (2009) 的分类算法 阐述算法原理、优缺点以及适用场景

将详细介绍机器学习分类算法的相关内容：1. Python及其机器学习库的安装方法；2. 数据库中数据的获取与处理技巧；3. 对数据库中数据应用多种机器学习算法进行分类预测，并比较它们的准确性；4. 最终选定最优算法进行最终预测。

逻辑回归是一种常见的机器学习算法，通常用于处理二分类问题。它通过拟合数据集中的观测数据来预测分类变量的可能性。逻辑回归广泛应用于医学、金融和市场预测等领域。

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。

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类别不平衡问题 在机器学习中，类别不平衡问题十分常见。例如，银行信用数据中，按时还款用户占比可能高达97%，而违约用户仅占3%。若忽视违约用户，模型准确率虽高，但可能导致银行巨大损失。因此，需要采取措施平衡数据。 SMOTE算法 许多研究论文提出了包括过采样和欠采样在内的技术来处理类别不平衡问题。SMOTE算法作为一种合成少数类过采样技术，由NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall和WP Kegelmeyer在其论文中提出。 参数 sample：少数类样本的二维数组 (numpy)。 N：SMOTE的过采样倍数，为整数。 k：用于查找最近邻的邻居数量，为整数，且 k <=