svm算法手写matlab代码-Machine-Learning-Coursera:机器学习-斯坦福大学为期12周的课程,广泛介绍了机器学习,

时间:2024-06-12 17:46:06
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文件名称:svm算法手写matlab代码-Machine-Learning-Coursera:机器学习-斯坦福大学为期12周的课程,广泛介绍了机器学习,

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更新时间:2024-06-12 17:46:06

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svm算法手写matlab代码机器学习课程 为期12周的课程广泛介绍了机器学习,数据挖掘和统计模式识别。 主题包括: 有监督的学习(参数/非参数算法,支持向量机,内核,神经网络)。 无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深度学习)。 机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;机器学习和AI的创新过程)。 该课程还从众多案例研究和应用中汲取了灵感,可以在其中学习如何将学习算法应用于构建智能机器人(感知,控制),文本理解(网页搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医学信息学,音频,数据库挖掘等领域。 以下分配是在Matlab / Octave中完成的。 例1-线性回归 预测食品卡车的利润(一个可变问题) 假设您是一家餐饮连锁店的首席执行官,并且正在考虑将不同的城市开设新的门店。 该连锁店已经在各个城市开了卡车,您可以获得城市的利润和人口数据。 预测房屋价格(多变量问题) 假设您正在出售房屋,并且想知道一个好的市场价格。 一种方法是首先收集有关最近出售的房屋的信息,并建立房屋价格模型。 文件ex1data2.txt包含俄勒冈州波特兰市的一套住房价格培训。 第一栏是房屋的大小(以平方英尺为单位),第二栏是卧室


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