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DNNMATLAB代码,涉及MATLAB相关机器学习编程。

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简介:
该文件夹包含一系列与MATLAB相关的机器学习代码,涵盖了BP神经网络(BPNN)、深度信念网络(DBN)和多层神经网络(DNN)这三个深度学习模型的MATLAB程序。请注意,文件夹中的程序设计具有一定的结构性:主函数为nnmain,它通过switch语句提供了一个灵活的接口,允许用户选择并调用特定的模型。此外,该文件夹还包含以下几个主要子目录:首先,《传递函数》目录主要负责模型可选择的各种传递函数的子程序,其中包含了常用的sigmoid、tanh和ReLU等函数。其次,《模型搭建与训练程序》目录则集中了构建模型、进行模型预训练以及执行BP神经网络训练等过程中所需的关键子程序。再次,《数据处理程序》目录则负责处理数据,包括数据归一化、预处理以及生成图表输出等操作。最后,《结果保存》目录用于保存模型训练过程中的结果。值得注意的是,《data》文件夹专门用于存储用于训练和测试的数据集。

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  • DNN MATLAB-与MATLAB
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    这段资料提供了一系列用于在MATLAB环境中操作深度神经网络(DNN)的代码。它包含各种实用工具和脚本,适合进行机器学习项目的开发与实验。 本段落件夹中的程序包括BPNN(反向传播神经网络)、DBN(深度信念网络)以及DNN(深层神经网络)三个深度学习模型的MATLAB代码。主函数为nnmain,其中包含一个switch结构接口用于选择具体使用的模型。 《传递函数》文件夹中主要包括了各种可选的传递函数子程序,如常用的sigmoid、tanh和ReLU等; 《模型搭建与训练程序》文件夹包含了构建不同神经网络架构以及进行预训练和BP(反向传播)训练过程中所需的各个子程序; 《数据处理程序》文件夹则主要包含用于数据归一化、预处理及结果可视化输出的各类子函数; 另外,《结果保存》文件夹专门用来存放模型在训练阶段得到的各种参数与性能指标,以便后续分析和调优使用。 而《data》文件夹的主要用途则是存储供网络进行训练和测试的数据集。
  • 优质
    《机器学习编程代码》是一本深入浅出地介绍如何使用Python等语言实现机器学习算法和模型构建的实用指南。书中不仅涵盖了基础理论知识,还提供了大量实践案例及代码示例,帮助读者快速掌握机器学习的核心技能,并应用于实际项目中。 本段落涉及的MATLAB代码包括贝叶斯EM算法、SVM算法以及AdaBoost增强学习的相关内容。
  • 离散控制Matlab人Mathematica-codematica
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    离散控制Matlab代码及相关机器人Mathematica代码-Codematica是一个整合了离散控制系统设计与仿真的Matlab资源和机器人运动学分析及模拟的Mathematica程序集合,旨在促进工程教育和研究中的自动化系统开发。 离散控制的Matlab代码Codematica与我们研究过的不同事物相关的机器人Mathamatica代码有所不同。根据开发方式的不同,这些代码可能包含两个部分:一个是入门笔记本,其中包含了为使完整版本充满信心地执行而需进行的各种步骤;另一个是实际工作版的实际笔记本。名称包括Raibert的料斗和其他产品、dcrawler离散搜寻器(或我所谓的Franken搜寻器)、昆虫简单的六脚架模型(三脚架步态)和Hilare机器人(例如,轮椅机器人模型)。此外还有金车运动车以及nonhol3kin简单标准形式的三状态非完整系统。nonhol5kin则是五状态非完整系统,并需要二阶平均处理;nonhol3dyn是简单的标准形式三态动态非完整系统,为提升版本的运动实现。 上述一些项目已知其具体的运动方程,但有时我会使用(标题:具有对称性的非完整机械系统)中提到的方法来计算控制器。因此,在这些情况下,可能会设计出专门用于管理非完整性方面的控制器。另外还有蛇形板模型及其相关运动方程式。
  • Lasso回归的重要论文Matlab
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    本简介探讨了关于机器学习中Lasso回归的关键文献,并提供了使用Matlab实现该算法的示例代码。通过这些资源,读者可以深入理解Lasso回归原理及其应用实践。 在机器学习和稀疏表示领域中,Lasso问题的经典论文以及用于解决该问题的LARS算法代码非常重要。特别是Lasso提出者撰写的一篇综述性文章非常值得一读,它全面地介绍了相关理论和技术细节;同时,关于LARS求解方法的研究论文及其配套的matlab实现也为研究和应用提供了极大便利。如果觉得这些资源有价值,请给予肯定和支持!
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    本项目利用MATLAB平台实现了一系列经典的机器学习算法,通过Cart决策树模型进行分类与预测,适用于数据挖掘和模式识别等领域。 这段文字记录了学习机器学习过程中的一些代码练习、比赛及课程内容: 8/7/2016:CART与C4.5决策树(1) 8/8/2016:CART与C4.5决策树(2) 8/9/2016:单层和多隐藏层神经网络(1) 8/10/2016:SVM原理及推导(1),对SMO算法理解尚浅。同时学习了matplotlib,发现它跟Matlab非常相似。
  • 音乐算法的MATLAB序(信号的性和非性)
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    这段资料提供了一个关于极简学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的MATLAB实现代码包。该资源适用于进行机器学习相关研究和实践的学者与开发者,尤其适合需要快速理解和应用ELM算法的学习者。通过这个ZIP文件中的代码示例,用户可以深入探索ELM的工作机制及其在不同数据集上的表现。 ELM(Extreme Learning Machine)的提出者huang提供的源代码是基本的MATLAB代码,用于实现带有随机生成隐藏节点和随机神经元的基本ELM算法。
  • 大作业,统计天气状况
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    本机器学习课程大作业运用算法模型对历史天气数据进行分析和预测,旨在掌握统计方法在气象学中的应用。 文档内容是关于机器学习课程期末大作业的Python实现项目,包含完整的代码和详细的文档,有需要的话可以下载。
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