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文章平均质量分 77
Karthus_冲冲冲
这个作者很懒，什么都没留下…
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Matlab中特征选择reliefF算法使用方法（分类与回归）
Matlab中特征选择reliefF算法使用方法（分类与回归）原创 2021-12-27 22:07:21 · 13842 阅读 · 12 评论 -
Matlab中特征降维主成分分析(PCA)使用方法（整套流程）
PCA（Principal Component Analysis）主成分分析方法是一种常见的数据降维方法。数据维度过高可能会使得模型效果不佳。PCA主要原理是将高维原数据通过一个转换矩阵，映射到另一组低维坐标系下，从而实现数据降维。...原创 2021-12-24 13:37:21 · 24169 阅读 · 14 评论 -
Matlab中newff函数使用方法和搭建BP神经网络的方法
Matlab中newff函数使用方法和搭建BP神经网络的方法原创 2021-12-21 17:22:11 · 44919 阅读 · 12 评论 -
MATLAB中libsvm的svmtrain和svmpredict函数的使用方法与参数设置
MATLAB中libsvm的svmtrain和svmpredict函数的使用方法与参数设置原创 2021-12-15 16:46:22 · 23209 阅读 · 2 评论 -
机器学习（三）：支持向量机SVM（含代码和注释）
目录1. 线性可分2. 支持向量机SVM1. 线性可分二维空间中，线性可分数据表示为可用一条直线分开两类数据；若不存在一条直线分开两类数据，则为非线性可分可以把它拓展到更高维度空间。若在三维空间中有一个二维平面能分开两类数据，则为线性可分；否则线性不可分。若在N维空间中有一个N-1维平面能分开两类数据，则为线性可分；否则线性不可分。以二维空间为例，若一条直线w1x1 + w2x2 + b = 0能分开两类数据，则可定义( w1x1 + w2x2 + b < 0) 和 ( w1x1 + w原创 2021-10-18 19:57:20 · 2313 阅读 · 2 评论 -
机器学习（二）：线性模型与非线性模型（激活函数，归一化）
激活函数激活函数的作用是在神经网络模型中加入非线性映射，克服了线性模型表达能力不足的缺点。线性模型一元线性模型如y = wx+b，x为自变量，y为因变量。在二分类问题中，可以看作区域被模型所表示的直线分为了两个区域多元线性模型如y = w1x1+w2x2+w3x3+b在二分类问题中，可以看作三条直线两两相交，分成内区域与外区域对于简单的线性可分数据，线性模型可以完成的很好。但是对于非线性可分数据，往往效果不好，而生活中非线性可分的任务占绝大多数。例如下图，要用多条直线进行分类。非原创 2021-10-18 11:57:07 · 5201 阅读 · 0 评论 -
机器学习（一）：BP神经网络（含代码及注释）
目录人工神经网络神经网络分类BP神经网络代码实现人工神经网络 人们利用数学模型来模仿生物神经元传递信息以及做出决策等等。 下图神经网络数学模型可以等效为输入矩阵X与系数矩阵W相乘并加上偏置项求和，并利用激活函数 f（） 进行映射，从而得到输出。其中，系数矩阵W和偏置项是需要我们利用训练集数据进行调整优化，使得整个网络能完成特定任务。神经网络分类按照连接方式原创 2021-10-17 17:34:15 · 9679 阅读 · 8 评论