svm算法手写matlab代码机器学习课程 为期12周的课程广泛介绍了机器学习，数据挖掘和统计模式识别。 主题包括： 有监督的学习（参数/非参数算法，支持向量机，内核，神经网络）。 无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深度学习）。 机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；机器学习和AI的创新过程）。 该课程还从众多案例研究和应用中汲取了灵感，可以在其中学习如何将学习算法应用于构建智能机器人（感知，控制），文本理解（网页搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医学信息学，音频，数据库挖掘等领域。 以下分配是在Matlab / Octave中完成的。 例1-线性回归 预测食品卡车的利润（一个可变问题） 假设您是一家餐饮连锁店的首席执行官，并且正在考虑将不同的城市开设新的门店。 该连锁店已经在各个城市开了卡车，您可以获得城市的利润和人口数据。 预测房屋价格（多变量问题） 假设您正在出售房屋，并且想知道一个好的市场价格。 一种方法是首先收集有关最近出售的房屋的信息，并建立房屋价格模型。 文件ex1data2.txt包含俄勒冈州波特兰市的一套住房价格培训。 第一栏是房屋的大小（以平方英尺为单位），第二栏是卧室

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