神经网络实现分类matlab代码-Mushroom-Dataset-Solution-using-ANN:使用matlab解决蘑菇数据集的问题

上传者: 38699551 | 上传时间: 2022-05-14 15:28:38 | 文件大小: 310KB | 文件类型: ZIP
神经网络实现分类matlab代码dsg_predictive_modelling 使用matlab机器学习工具箱解决蘑菇数据集的问题。 该解决方案包含在文件“solution.csv”中,该文件包含给定数据的类的预测值。 然后文件'solution_code.m'包含源代码 在这个存储库中,我已经放置了数据科学组 iitr 提供的蘑菇数据集的完整解决方案。 我已经使用深度学习来解决这个分类问题。 该存储库包含一个名为“solution_code”的文件,其中包含使用具有单个隐藏层的神经网络执行 ddep 学习过程的完整代码。 我首先分析了数据集并推断出属性 - gill-attachment 有 97.64% 的值为 'f',veil-type 有 100% 的值为 'p',而 veil-colour 有 97.73% 的值作为“w”提供的信息,这些信息对我们的模型没有帮助,所以我在开始时删除了它们。 然后我意识到在某些属性中,一些特定的值更多地集中在数据集的底部,而一些在顶部,因此我将它们随机分布以打破任何一种对称性。 然后我将半径和权重等数值数据类型与分类数据类型分开,并且必须分别

文件下载

资源详情

[{"title":"( 18 个子文件 310KB ) 神经网络实现分类matlab代码-Mushroom-Dataset-Solution-using-ANN:使用matlab解决蘑菇数据集的问题","children":[{"title":"Mushroom-Dataset-Solution-using-ANN-master","children":[{"title":"fmincg.m <span style='color:#111;'> 8.54KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test_data.mat <span style='color:#111;'> 67.61KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"nnCostFunction.m <span style='color:#111;'> 1.75KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mushroom_test.csv <span style='color:#111;'> 120.41KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"featureNormalize.m <span style='color:#111;'> 211B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mushroom_train.csv <span style='color:#111;'> 291.61KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"predict.m <span style='color:#111;'> 301B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train_data.mat <span style='color:#111;'> 161.84KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"solution_code.asv <span style='color:#111;'> 10.55KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"solution.csv <span style='color:#111;'> 4.76KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Problem Statement.docx <span style='color:#111;'> 6.16KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"sigmoid.m <span style='color:#111;'> 56B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Data Description.docx <span style='color:#111;'> 5.94KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"solution_code.m <span style='color:#111;'> 10.62KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"randInitializeWeights.m <span style='color:#111;'> 321B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.32KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".gitattributes <span style='color:#111;'> 65B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"sigmoidGradient.m <span style='color:#111;'> 214B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明