1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 3. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 4. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接:https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-08-31 08:33:38 59KB matlab 支持向量机 回归 机器学习
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本来想免费给的,我自己找了半天才找到资源,要是有些没有积分想要的可以留言给我,我发。本来就不想赚积分,只是这么点数据就要找来找去,很打击学习智能的积极性。下载下来改名字为txt,并且删除最后一行
2023-08-19 23:27:34 35KB python 机器学习
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开源多智能体编队避障控制 基于在线学习的方法 躲避障碍物和移动的攻击者
2023-08-11 15:36:42 1.7MB 机器学习
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吴恩达老师机器学习课程的课程ppt,
2023-08-09 19:21:27 36.43MB 吴恩达 ppt 机器学习
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2023-07-28 18:09:30 5KB 机器学习
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本文来自于网络,文章详细介绍了使用Python实现机器学习算法的损失函数、反向传播过程等相关知识。在这一章节里,我们将实现一个简单的神经网络架构,将2维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有2个输入神经元,含6个隐藏神经元隐藏层及1个输出神经元。我们将通过层之间的权重矩阵来表示神经网络结构。在下面的例子中,输入层和隐藏层之间的权重矩阵将被表示为W,隐藏层和输出层之间的权重矩阵为W。除了连接神经元的权重向量外,每个隐藏和输出的神经元都会有一个大小为1的偏置量。我们的训练集由m=750个样本组成。因此,我们的矩阵维度如下:训练集维度:X=(750,2)目标维度:Y=(750,1)W维度:(
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1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测(完整源码和数据) 3. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 4. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接:https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-07-19 20:56:35 118KB matlab 支持向量机 机器学习 深度学习
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数值优化,个人保存。Jorge Nocedal Stephen J.Wright 同时也是机器学习必修课程之一.
2023-07-13 04:03:47 3.11MB 数值优化 机器学习基础
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精心整理的吴恩达机器学习笔记,编程作业答案及解析,代码都是运行过的,希望能够对广大机器学习爱好者有所帮助,持续更新中····
2023-07-10 15:00:22 3.74MB 持续更新
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机器学习分类算法演示 机器学习分类算法demo 金融客户分类,类举多个通用分类算法的基本使用,各种分类方法模型最终需要参考的不只是准确率,还包括召回率,F1分数等 环境 python 3.7.2 斯克莱恩0.23.2 熊猫1.1.5 numpy的1.19.4 代码 聚类 k_means.py -K均值聚类-0.85 svm.py支持向量机聚类gmm.py高斯混合模型聚类gmm.py DBSCAN.py -DBSCAN密度聚类DBSCAN.py 其他分类 KNN.py -K近邻-0.89 logistic.py逻辑回归-0.90±1 Decision_tree.py- decision_tree.py -0.90±1 naive_bayes.py朴素贝叶斯-0.86 文件 bank-full.csv数据文件bank-names.txt数据分段含义tree.dot决策树结构tree.pn
2023-07-09 21:31:56 1.09MB
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