机器学习作业（六）支持向量机——Matlab实现

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Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第六课“逻辑回归(Logistic Regression)” 清晰讲解logistic-good!!!!!!

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机器学习作业（六）支持向量机——Matlab实现

题目下载[传送门] 第1题简述:支持向量机的实现 (1)线性的情况: 第1步:读取数据文件,可视化数据: % Load from ex6data1: % You will have X, y in your environment load('ex6data1.mat'); % Plot training data plotData(X, y); 第2步:设定不同的C,使用线性核函数训练SVM,并画出决策边界: C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearK…

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石作业四 Q13-20 MATLAB实现

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业四 Q13-20的MATLAB实现. 曾经的代码都是通过C++实现的.可是发现C++实现这些代码太麻烦.这次作业还要频繁更改參数值,所以选择用MATLAB实现了.与C++相比.MATLAB实现显然轻松非常多.在数据导入方面也更加方便.我的代码尽管可以得到正确答案,可是当中可能有某些思想或者细节是错误的,假设各位博友发现,请及时留言纠正,谢谢.再次声…

机器学习作业（八）异常检测与推荐系统——Matlab实现

题目下载[传送门] 第1题简述:对于一组网络数据进行异常检测. 第1步:读取数据文件,使用高斯分布计算 μ 和 σ²: % The following command loads the dataset. You should now have the % variables X, Xval, yval in your environment load('ex8data1.mat'); % Estimate my and sigma2 [mu sigma2] = estimateGaussia…

机器学习作业（七）非监督学习——Matlab实现

题目下载[传送门] 第1题简述:实现K-means聚类,并应用到图像压缩上. 第1步:实现kMeansInitCentroids函数,初始化聚类中心: function centroids = kMeansInitCentroids(X, K) % You should return this values correctly centroids = zeros(K, size(X, 2)); randidx = randperm(size(X, 1)); centroids = X(rand…

机器学习作业（五）机器学习算法的选择与优化——Matlab实现

题目下载[传送门] 第1步:读取数据文件,并可视化: % Load from ex5data1: % You will have X, y, Xval, yval, Xtest, ytest in your environment load ('ex5data1.mat'); % m = Number of examples m = size(X, 1); % Plot training data plot(X, y, 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 1…

机器学习作业（四）神经网络参数的拟合——Matlab实现

题目下载[传送门] 题目简述:识别图片中的数字,训练该模型,求参数θ. 第1步:读取数据文件: %% Setup the parameters you will use for this exercise input_layer_size = 400; % 20x20 Input Images of Digits hidden_layer_size = 25; % 25 hidden units num_labels = 10; % 10 labels, from 1 to 10 % (note…