ニャンコちゃん的博客

目录实验目的实验步骤与内容1. 数据加载2. 安装 LIBSVM3.线性分类4.二维分类问题4.1将成本设置为C=14.2 将成本设置为C=1005. 文本分类结论分析与体会LIBSVM安装过程1.去官网安装2. 下载后解压3.解压完成后，里面的内容应该是4.接下来打开你的MATLAB.5.点击6.将libsvm中的MATLAB那一项添加进来.7.继续8.在命令行里输入 mex -setup9.哇哈10.进入MATLAB官网11.安装完成后Codes实验目的在本练习中，实现支持向量机算法。实验步骤与内

目录实验目的软件环境实验步骤与内容1. 数据加载2. 决策树2.1 Implementing Decision Tree（构造决策树）2.2 Evaluation using Cross Validation （使用交叉验证进行评估）2.3 Visualizing your decision tree （可视化决策树）结论分析与体会实验过程中所遇问题分析1. 安装 graphviz 失败Codes小前言：因为懒惰，上学期的实验这学期才放上来，23333.，留个参考。(能够留存下来也是不容易的，谁让我又完全

目录实验目的实验步骤与内容1.数据加载实验目的在本练习中，您将实现正则化线性回归和正则化逻辑回归.实验步骤与内容1.数据加载a.首先，下载ex5Data.zip并从zip文件中解压缩文件。 这个数据包包含两组数据，一组用于线性回归，另一组用于逻辑回归。它还包括一个名为“map_feature.m”的辅助函数,它将用于logistic回归。确保这个函数的m文件放在计划编写代码的同一个工作目录中。...

目录实验目的实验步骤与内容：1. 数据加载2. 绘制数据3.牛顿法结论分析问题1问题2Code实验目的在本次实验中，使用牛顿法实现逻辑回归的分类任务。实验步骤与内容：1. 数据加载下载数据 exe4Data.zip 并解压。对于这个练习，假设一所高中有这样一个数据集，包括 40 名被大学录取的学生和 40 名未被录取的学生。每个(x(i),y(i))训练示例都包含一个学 生在两项标准化考试中的分数，以及该学生是否被录取的标签。 你的任务是建立一个二元 分类模型，根据一个学生在两次考试中的分数来估计

目录实验目的软件环境实验步骤与内容：1. 数据加载2.数据预处理3. 梯度下降4. 选择学习率使用 J(θ)5.问题解答Code实验目的根据给出的例子和数据，实现梯度下降和正规方程的多元线性回归算法，可以使用 matlab （或者 octave）进行实现。 检查损失函数 J(θ)、梯度下降的收敛性和学习率α之间的关系并最终将结果展示出来。软件环境MATLAB Octave实验步骤与内容：1. 数据加载这是俄勒冈州波特兰市的房价训练集，输出 y(i)是价格，输入 x(i)是居住面积和卧室数

目录实验目的实验数据实验步骤与内容1. 数据加载2.有监督学习问题3. 二维线性回归的实现4. 对梯度下降的理解结论分析与体会Code实验目的根据给出的例子和数据，实现线性回归算法，可以使用 matlab（或者 octave）进行实现。 使用梯度下降的方式实现线性回归，并最终将结果展示出来。实验数据实验要求和数据实验步骤与内容1. 数据加载该数据是 2-8 岁小孩身高和年龄内容。ex1x:小孩的年龄ex1y:小孩的身高一共有 50 个训练样本，训练集实例为 (x(i),y(i))(x^{

目录LDA概念线性判别分析（LDA）-二分类举个例子线性判别分析-多分类Experiment 3: Linear Discriminant AnalysisLDA二分类讲解LDA二分类代码LDA多分类讲解LDA多分类代码LDA概念线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）是一种有监督学习的降维方法，用于找到分隔两个或多个对象类的特征的线性组合。也就是给定有标签的数据集，利用LDA实现一个较好的分类。谈及分类，那么就说一说特征提取： 特征提取（维数约简/特征约简）是指将原始