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手写SVM算法的MATLAB代码-MATLABML: MATLABML

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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%。
     
  • 手写字母识别的SVM方法及Matlab实现代码
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    本项目介绍了一种基于支持向量机（SVM）的手写字母识别方法，并提供了相应的Matlab实现代码。通过优化参数配置，实现了高效准确的字母分类与识别功能。 基于支持向量机(SVM)的手写字母识别的Matlab代码可以用于处理手写的字母数据，并通过SVM算法进行分类识别。这种技术在模式识别、机器学习领域有着广泛的应用，特别是在需要对手写字符进行自动辨识的情景下表现尤为突出。对于那些希望利用SVM来提高手写体字母识别准确性的研究人员和开发者来说，这样的代码提供了一个很好的起点或参考框架。
     
  • 基于MATLAB的SVM算法代码
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    本简介提供了一段利用MATLAB实现支持向量机(SVM)算法的代码。该代码旨在帮助用户理解和应用SVM进行分类或回归分析，适用于机器学习与数据挖掘领域。 这段文字描述了一个用Matlab实现的SVM算法代码，可以直接使用且非常方便。该算法适用于机器学习分类研究，并是一种典型的分类方法，非常适合用于论文实验中进行测试。
     
  • MATLAB中的SVM算法仿真代码
    优质
    本简介提供了一段用于在MATLAB环境中实现支持向量机(SVM)算法仿真的代码。该代码适用于需要应用机器学习技术进行分类或回归问题解决的研究者和开发者。 该文档包含基于Matlab的SVM算法仿真代码，涵盖了数据构建、数据分类及分类演示等内容。
     
  • 基于Matlab的SVM算法程序代码
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    本简介提供了一个基于Matlab实现的支持向量机(SVM)算法的程序代码。此代码适用于进行机器学习任务中的分类和回归分析。 这段程序代码的注释非常清晰，能够高效地对大型数据进行分类，并且具有很高的精确度。
     
  • 手写算式识别的 SVM 数据集及 Python 代码
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    本资料包含用于手写数学公式识别的支持向量机(SVM)训练数据集和Python实现代码，旨在提升模型对手写字符的辨识精度。 SVM手写算式识别数据集及Python源代码。
     
  • 基于SVM的MNIST数据库手写识别Matlab代码：图像分类算法应用示例
    优质
    本项目利用支持向量机(SVM)在MATLAB平台上实现对MNIST数据库中手写数字的分类识别，展示图像分类算法的实际应用。 图像分类与识别是机器学习中的一个重要任务，在多种应用场合都有所体现。特征工程在图像分类算法设计过程中扮演着基础性的角色。我们的研究项目提出了一种新的功能以促进对图像的理解及分类能力的提升，该功能基于图扩散理论，并从图中提取时间序列作为新类型的图像特征。实验表明，这种特性对于处理旋转、缩放或其它形式变化后的图像具有较高的鲁棒性。 为了验证这项新技术的效果，我们在MNIST数据库上进行了测试。我们使用了K近邻（knn）、逻辑回归和SVM算法进行分类，并将结果与不采用新特性的分类器性能相比较。结果显示，在结合我们的特征与其他关键的底层特性后，分类错误率降低了5.4%。 这项研究已发表在ICIP会议上的两篇论文中，分别于2014年及2016年发布。MNIST数据库是一个广泛使用的手写数字识别基准数据集，它包括一个训练集合（包含6万张图像）和一个测试集合（包含一万张图像）。所有这些图片都是标准化大小的手写数字，并具有相同的对比度设置。 我们的任务是评估热量含量特征与其他低层特性在分类错误率上的差异。具体来说，我们将比较以下几种特性的表现：强度直方图、强度矩以及Ga等特征的性能。
     
  • 手写字体识别的SVM方法（MATLAB R2019版）.rar
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    本资源提供基于MATLAB R2019版的手写字体识别解决方案，采用支持向量机(SVM)算法进行高效准确的文字识别。包含详细代码和数据集。 在MATLAB 19中使用SVM进行手写字体识别的研究与实现。
     
  • 手写数字分类的SVM方法(Python代码及数据).rar
    优质
    本资源包含使用Python实现的手写数字分类支持向量机(SVM)方法的相关代码与训练数据。适用于机器学习项目和研究。 基于SVM的手写数字分类（Python实现）代码及数据集的压缩文件包含了一个使用支持向量机方法进行手写数字识别的完整项目源码及相关训练测试数据。此资源适用于学习机器学习中的模式识别与分类算法，特别是希望深入理解并实践SVM在图像处理领域的应用者。