手写svm算法的Matlab代码- Machine Learning练习

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简介：
本资源提供了一段用于机器学习实践的手写支持向量机(SVM)的MATLAB代码，适用于希望深入了解SVM工作原理和实现细节的学习者。我上传了我的机器学习在线课程作业，该课程由斯坦福大学的AndrewNJ教授授课。所有代码都可以在MATLAB/Octave（4.4.0或更高版本）上运行，并且每个练习都附有一个文档文件以提供更多信息。建议先阅读相关文档再开始操作。只需运行名为“exNUM.m”的主函数，例如ex5.m即可进行实验。以下是各个作业的简要说明： HW1：线性回归。在这个任务中，我实现了线性回归方法，并观察了它在样本数据上的表现。 HW2：逻辑回归。首先，在此练习的第一部分里，我构建了一个用于预测学生是否会被大学录取的逻辑回归模型；使用的是一个简单的线性决策边界来分类数据集中的点。第二部分中，为了判断制造工厂生产的微芯片是否通过质量保证（QA），我实现了正则化逻辑回归，并且采用了非线性的决策边界和正则项。 HW3：多类分类与神经网络的实际应用。在第一阶段任务里，利用之前实现的逻辑回归模型进行“一对多”分类以识别手写数字（从0至9）。最终训练集准确率达到了95%；接下来，在第二部分中我使用了MPL神经网络库来完成同样的任务，并且令人惊讶的是这次准确性提升到了接近97%。

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手写svm算法的Matlab代码- Machine Learning练习

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本资源提供了一段用于机器学习实践的手写支持向量机(SVM)的MATLAB代码，适用于希望深入了解SVM工作原理和实现细节的学习者。我上传了我的机器学习在线课程作业，该课程由斯坦福大学的AndrewNJ教授授课。所有代码都可以在MATLAB/Octave（4.4.0或更高版本）上运行，并且每个练习都附有一个文档文件以提供更多信息。建议先阅读相关文档再开始操作。只需运行名为“exNUM.m”的主函数，例如ex5.m即可进行实验。以下是各个作业的简要说明： HW1：线性回归。在这个任务中，我实现了线性回归方法，并观察了它在样本数据上的表现。 HW2：逻辑回归。首先，在此练习的第一部分里，我构建了一个用于预测学生是否会被大学录取的逻辑回归模型；使用的是一个简单的线性决策边界来分类数据集中的点。第二部分中，为了判断制造工厂生产的微芯片是否通过质量保证（QA），我实现了正则化逻辑回归，并且采用了非线性的决策边界和正则项。 HW3：多类分类与神经网络的实际应用。在第一阶段任务里，利用之前实现的逻辑回归模型进行“一对多”分类以识别手写数字（从0至9）。最终训练集准确率达到了95%；接下来，在第二部分中我使用了MPL神经网络库来完成同样的任务，并且令人惊讶的是这次准确性提升到了接近97%。

SVM算法的手写Matlab代码 - Machine-Learning: 本仓库包含了我在斯坦福机器学习课程中的练习代码（使用Octave...）

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此GitHub仓库提供在斯坦福大学机器学习课程中编写的SVM手写Matlab/Octave实践代码，适合深入理解支持向量机算法。 svm算法的手写matlab代码可以在Ng的斯坦福机器学习课程的存储库中找到。该存储库包含了我在完成课程练习过程中编写的Octave/Matlab代码。 - 第2周：多项式线性回归（练习1） - 使用散点图探索数据。 - 实现梯度下降，使用适当的代价函数。 - 利用闭形式解实现梯度下降。 - 对特征进行标准化以改善“梯度下降”的收敛速度。 - 运用多项式线性回归来进行样本外预测。 - 第3周：逻辑回归（练习2） - 实现了基于适当代价函数的“梯度下降”方法。 - 探索并确定合适的权重，以便对逻辑回归进行正则化处理。 - 使用修改后的成本函数实现正则化的Logistic回归版本。 - 部署和使用Logistic回归来进行样本外预测。 - 第4周：神经网络表示（练习3） - 构建了一个由多个线性模型组成的多类别分类器。 - 应用S形链接函数转换数据以实现逻辑回归。 - 使用“一个与全部”方法对手写数字进行分类，并进行了样本外预测。 - 利用了三层来构建前馈神经网络，训练手写数字的权重和偏差并将其存储在矩阵中。 - 运用该网络对未见过的手写数字进行分类。 - 第5周：神经网络学习（练习4） - 使用反向传播从头开始实现了一个前馈神经网。

手写SVM算法的MATLAB代码-MATLABML: MATLABML

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MATLABML项目提供了一种利用MATLAB语言手写的SVM（支持向量机）算法代码。此资源对于学习和研究机器学习中的分类问题非常有用。在MATLAB环境中编写支持向量机（SVM）算法的代码，并将其纳入一个全面的机器学习工具包中。该工具集包含多种用MATLAB语言编写的机器学习算法及其演示，旨在辅助完成斯坦福大学提供的机器学习课程。工作总结：我完成了程序的功能实现，这些功能涵盖了从数据预处理到模型训练和评估等各个环节。示例1：作为高校管理部门的一员，您希望根据申请人在两次标准化考试中的成绩来预测他们被录取的可能性。基于过去几年的数据集（包括考生的分数及最终是否获得录取），可以构建一个逻辑回归分类器来进行预测。对于每一个训练样本，我们记录了该学生的两门课程的成绩以及其入学结果。示例2：接下来是线性回归的应用场景：假设您是一家餐饮连锁店的首席执行官，并希望根据餐车所在位置的人流量来预测未来的盈利情况。通过实施单变量（即单一特征）的线性回归模型，可以基于历史数据对新地点可能产生的利润进行估计和规划。相关辅助函数包括： - `warmUpExercise.m`：用于Octave/MATLAB环境中的简单示例代码。 - `plotData.m`: 一个用来可视化训练集的数据点分布情况的功能模块。 - `computeCost.m`, `gradientDescent.m`, `computeCostMulti.m`, 和 `gradientDescentMulti.m`: 分别对应于单变量和多变量线性回归的成本函数及梯度下降优化算法实现。 - `featureNormalize.m`：用于特征缩放或标准化，以提高模型训练效果的功能模块。 - `normalEqn.m`：计算正规方程解的辅助函数。

Matlab中的腐蚀算法- Machine Learning: kNN and SVM (k近邻与支持向量机)

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本文章探讨了在MATLAB环境中实现图像处理技术中的腐蚀算法，并结合机器学习方法（如k近邻和SVM）进行模式识别，提供理论解析及实践应用。本段落介绍的代码使用MATLAB编写，并旨在通过输入利用温纳四电极技术获得的土壤电阻率数据来预测土壤类型。该研究是为开发一种设备而进行的一部分工作，此设备将金属材料埋入地下以测量特定类型的土壤（如粘土）中的腐蚀情况。文中提到的应用机器学习算法包括k最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)，通过这些方法可以预测土壤的特性，并据此选择出能够抵抗在该环境下发生的腐蚀的最佳材料。为了运行代码，请按照以下步骤操作： 1. 对于KNN，复制并粘贴相关的knn文件。 2. 确保MATLAB路径中包含所有需要加载的数据或函数文件。 3. 执行上述两步后分别运行KNN和SVM的脚本。 4. 最终评估模型性能时，请使用混淆矩阵进行分析。为此，你需要复制并粘贴相应的混淆矩阵代码，并将其添加到您的MATLAB路径中。请按照这些步骤操作以完整地执行整个机器学习流程。

Pattern Recognition and Machine Learning练习题解答（英文）

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本资源提供《Pattern Recognition and Machine Learning》一书配套的练习题详细解答，适用于深入学习模式识别与机器学习理论和技术的学生及研究者。根据提供的文件信息，《Pattern Recognition and Machine Learning》一书的习题解答文档主要面向教学导师提供支持。以下将基于该文档中的部分信息来解析几个关键知识点： ### 1. Pattern Recognition and Machine Learning #### 知识点概述：这本书涵盖了模式识别与机器学习领域的核心概念和技术，包括概率分布、线性模型、神经网络和核方法等。通过这些章节的学习，读者可以系统地了解如何利用统计学和数学工具进行模式识别和预测分析。 #### 关键知识点详解： - **概率分布**：第一章介绍了随机变量的概率分布、联合分布以及条件分布等内容。 - **线性回归模型**：第三章重点讲解了最小二乘法的基本原理及其推导过程，帮助读者理解如何利用线性模型解决回归问题。 - **线性分类模型**：第四章讨论了逻辑回归等在线性模型中的应用，并解释它们在处理分类任务时的作用。 - **神经网络**：第五章深入探讨多层感知机的结构、训练算法及应用场景，为读者提供关于深度学习的基础知识。 - **核方法**：第六章介绍了支持向量机和支持向量回归的应用。通过引入核函数的概念，这些技术能够有效地处理非线性可分数据。 - **图形模型**：第八章探讨了概率图模型（如贝叶斯网络和马尔科夫随机场），它们能有效表示变量之间的依赖关系。 ### 2. 解答示例解析 #### 示例1: 线性回归参数估计题目描述：对于给定的训练数据集，如何求解线性回归模型的参数？解答过程： - 根据公式(1.2)，将(1.1)代入并对其求导，得到关于参数(w_i)的方程组。 - 对于每个样本(n)，根据线性组合的形式(sum_{j=0}^{M} w_j x_j^n - t_n)计算梯度，并令其等于零以获得参数的解。 #### 示例2: 正则化最小二乘法题目描述：正则化最小二乘法相比于普通最小二乘法有何不同？如何求解？解答过程： - 通过在误差函数中添加一个正则项，防止过拟合。 - 求解时矩阵(A_{ij})被替换为($A_{ij} + lambda I_{ij}$)，其中(lambda)是调节参数。 #### 示例3: 分类问题题目描述：假设有一组苹果、橙子和酸橙的数据集，如何利用线性模型进行分类？解答过程： - 定义各类水果的特征（如颜色、大小等）。 - 构建逻辑回归或支持向量机等分类器，并用训练数据拟合参数。 - 利用构建好的模型对新样本做预测。 ### 总结《Pattern Recognition and Machine Learning》提供了丰富的理论知识和实践案例，适用于从事大数据分析与深度学习研究的专业人士。通过对书中习题的解答，读者不仅能加深对于模式识别及机器学习基本概念的理解，并且能够掌握解决实际问题的方法。

Comsol生成的Matlab代码-Machine-Learning-and-System-Identification-for-...

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这段内容探讨了如何利用Comsol Multiphysics软件生成Matlab代码，并将其应用于机器学习和系统辨识领域。通过结合两者的强大功能，研究者能够开发出更为精确且高效的模拟与预测模型。该存储库包含COMSOL、LiveLink、Python和MATLAB代码，我们使用这些工具对大型可变形镜(DM)模型进行建模，并采用机器学习和子空间识别技术来估计此类模型。文件夹“subspace_identification”内含用于通过子空间识别(SI)方法辨识DM模型的代码；而文件夹“comsol”则包含生成DM模型所需的MATLAB、Python、COMSOL及LiveLink代码，这些模型被用来进行子空间识别和机器学习的相关研究。

MATLAB代码实现：Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine（多核极限学习机）

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本项目通过MATLAB实现了一种名为Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine (MKELM) 的算法。这是一种改进型的极限学习机，采用了多种内核函数以增强模型的学习能力与泛化性能。 Matlab代码实现多核极限学习机（Multiple Kernel Extreme Learning Machine）。主运行文件为mkELM_DEMO.m，测试数据集是heart。

MATLAB主成分回归代码及实例-Machine-Learning:机器学习

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本项目提供了使用MATLAB进行主成分回归（PCR）的代码和案例研究，旨在帮助理解在机器学习中如何应用PCA降维并结合线性回归模型。适合初学者快速上手实践。该存储库包含Andrew Ng课程中某些练习的Python实现。对于课程中的许多作业，系统会指导您创建如线性回归和逻辑回归等算法的完整、独立的Octave/MATLAB实现。其余作业则依赖于课程作者提供的其他代码。在本存储库中，我大多使用了像Scikit-learn这样的现有Python库进行改写。参考：Coursera机器学习课程中的主成分回归示例及Matlab代码。

Cart回归Matlab代码-Machine-Learning-IN-BeiJing:Python与R及Matlab

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这段代码是关于在MATLAB中实现机器学习算法的内容，作为Machine Learning IN Beijing项目的一部分，该项目还包括使用Python和R语言进行的数据科学实践。这次来北京主要是想学习一些东西。因此我决定使用Matlab代码来进行计算。如果不行的话再尝试用R语言进行数据挖掘。分类算法： - 决策树 - 支持向量机 - K-近邻 - 贝叶斯聚类分析方法： K-means；K-中心；DBSan 预测模型：线性回归和非线性回归（如 CART 回归）关联分析包括统计数据挖掘流程，涵盖商业理解、数据理解和准备阶段。在这一过程中会构造最终的数据集合，并进行净化与转换操作。接下来是建立并选择各种技术的模型，在这个步骤中调整和优化各个参数以形成最佳个体模型。 - 模型评估 - 发布 1. 数据清洗：解决不完整数据以及错误噪声，其中误差处理包括偏差分析、回归分析及规则库等方法。对于重复记录的数据（如套牌车问题）可能是一个值得研究的课题。实际应用案例：车辆轨迹数据清洗，在北京有超过12712辆出租车在特定时间内的GPS采样点共计3亿多个，平均每个车辆每天约产生260个左右的采集点。需要处理不真实的数据（例如超出北京市范围）和高速行驶的情况（速度大于90km/h）。

Machine Learning Foundations.pdf

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《Machine Learning Foundations》是一本深入浅出介绍机器学习基本概念和理论的电子书，适合初学者及进阶读者理解算法原理与实践应用。《机器学习基础》这本书有500多页的PDF版本，如果在或其他平台因为缺少下载积分而无法获取的话，可以在我的博客中联系我，我可以免费提供给大家。不过现在请去掉具体的联系方式。简化后的表述可以是：《机器学习基础》一书提供了约500页的PDF版内容。对于那些因缺乏下载积分而在平台上难以获得该资源的朋友，可以通过适当的方式与我取得联系，我会无偿分享这本书给需要的人。