原文:機器學習作業(六)支持向量機——Matlab實現

題目下載 傳送門 第 題 簡述:支持向量機的實現 線性的情況: 第 步:讀取數據文件,可視化數據: Load from ex data : You will have X, y in your environment load ex data .mat Plot training data plotData X, y 第 步:設定不同的C,使用線性核函數訓練SVM,並畫出決策邊界: C model ...

2019-10-26 12:04 0 810 推薦指數:

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機器學習作業---支持向量SVM(一)了解SVM

推文:支持向量通俗導論(理解SVM的三層境界) ----------------線性核函數----------------- 一:作業介紹 在本練習的前半部分,您將使用支持向量。各種示例2D數據集。使用這些數據集進行實驗將幫助您直觀地了解支持向量如何工作,以及如何使用支持向量的高斯 ...

Thu May 21 19:25:00 CST 2020 1 1008
機器學習作業---支持向量SVM(二)垃圾郵件分類

------------------郵件數據預處理------------------ 一:郵件數據讀取 二:預處理操作 (一)預處理內容 預處理主要包括以下9個部分: (二)預處理實現讀取郵件 (三)將Email轉化為詞 ...

Fri May 22 00:33:00 CST 2020 0 1593
機器學習作業(一)線性回歸——Matlab實現

題目太長啦!文檔下載【傳送門】 第1題 簡述:設計一個5*5的單位矩陣。 function A = warmUpExercise() A = []; A = eye(5); end 運行結果: 第2題 簡述:實現單變量線性回歸。 第1步:加載數據文件 ...

Wed Oct 09 04:44:00 CST 2019 0 617
機器學習作業(二)邏輯回歸——Matlab實現

題目太長啦!文檔下載【傳送門】 第1題 簡述:實現邏輯回歸。 第1步:加載數據文件: data = load('ex2data1.txt'); X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); plotData(X, y); % Put some ...

Tue Oct 15 03:00:00 CST 2019 0 703
機器學習作業(七)非監督學習——Matlab實現

題目下載【傳送門】 第1題 簡述:實現K-means聚類,並應用到圖像壓縮上。 第1步:實現kMeansInitCentroids函數,初始化聚類中心: function centroids = kMeansInitCentroids(X, K) % You should ...

Tue Oct 29 02:05:00 CST 2019 0 433
 
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