smo算法优化matlab代码机器学习算法对比
运行代码：
从
GitHub
克隆项目
启动
Matlab
在
Matlab
中，移动到刚刚下载的目录
(cMLA-GitRepo)
为了预处理和转换weka的数据集，移动到数据集目录并运行（F9）转换器（例如：移动到\Datasets\BCIC_3_DS_4a_100hz，运行BCIC_3_DS_4a_converter.m）
要绘制结果（Clustergram
和
Pearson
相关矩阵），请运行
plotresults_new.m
要绘制平均皮尔逊相关矩阵，请在
plotresults_new.m
中删除第
187-248
行的注释符号
要向绘图添加标题，请在
plotresults_new.m
中，从第
156,165,216
行中删除注释符号，并相应地手动重命名第
7
行中的标题。
变更日志：
04.01.2016
-
收尾
LRM
更名为
LR
添加了优化的参数值
删除了
2
个文件夹
添加了用于在傅立叶变换前后绘制示例信号的脚本
05.12.2015
-
大修
更新的图表和结果
13.05.2015
-
更新图表
Clus
2022-05-04 19:59:14
26.55MB
1
【课程简介】
本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。
本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程
全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85274948
【全部课程列表】
day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx
day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx
day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx
day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx
day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx
day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx
day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx
2022-05-04 12:05:55
27.59MB
【课程简介】
本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。
本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程
全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312
【全部课程列表】
第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx
第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
第3章 k-近邻算法 共69页.pptx
第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:44
2.61MB
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本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程
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【全部课程列表】
第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx
第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
第3章 k-近邻算法 共69页.pptx
第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:37
3.1MB
Python与机器学习教程 机器学习算法课程-HTML网页版教程课件 可直接在浏览器运行 从入门到进阶教程，共3节，数十个章节
2022-05-04 12:05:36
46.06MB
1.链表栈队列.pdf
2.字符串.pdf
3.2数组.pdf
3.数组.pdf
4.1树.pdf
4.2树.pdf
4.3树.pdf
4.树.pdf
5.树和图.pdf
6.1排序查找.pdf
6.排序查找.pdf
7.贪心法和动态规划.pdf
8.概率组合数学pdf
9.海量数据.pdf
2022-05-03 21:05:39
51.71MB
机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测
离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，又称计数数据，所
有这些数据全部都是整数，而且不能再细分，也不能进一步提高他
们的精确度。
连续型数据：变量可以在某个范围内取任一数，即变量的取值可以是连续
的，如，长度、时间、质量值等，这类整数通常是非整数，含有小数
部分。
注：只要记住一点，离散型是区间内不可分，连续型是区间内可分
结构：特征值+目标值
特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对未知数据的模型Python语言的机器学习工具
Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现
Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API，使其在学术界颇受欢迎。
目前稳定版本0.18
准确性
特征抽取针对非连续型数据
特征抽取对文本等进行特征值化
通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据
2022-05-03 17:05:54
270MB
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