文件名称：视觉机器学习20讲配套仿真代码_前10讲
文件大小：1.74MB
文件格式：RAR
更新时间：2020-07-26 11:00:52
机器学习 matlab code
该资源包含了K均值学习、KNN学习、回归学习、决策树学习、贝叶斯学习、SVM方法等机器学习等视觉算法在内的详细的matlab代码
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视觉机器学习20讲配套仿真代码_前10讲
----8、Adaboost()
--------Classify.m(212B)
--------TrainAndSave.m(606B)
--------ionosphere.txt(75KB)
--------main.m(1KB)
--------@crossvalidation()
--------@tree_node_w()
--------TranslateToC.m(452B)
--------@stump_w()
--------RealAdaBoost.m(1KB)
----5、Random Forest()
--------satimage.txt(231KB)
--------main.m(3KB)
--------test_data.txt(27KB)
--------satimage.tra(514KB)
--------train_data.txt(55KB)
--------srbct.txt(978KB)
--------runRF.m(3KB)
--------datas()
--------RF.mexw32(80KB)
--------runRF_demo.m(546B)
--------trainData.txt(1.13MB)
----2、KNN学习()
--------main.m(1KB)
--------cvKnn.m(3KB)
--------cvEucdist.m(2KB)
----1、K-means学习()
--------kmeans_demo1.m(2KB)
--------city.jpg(115KB)
----4、决策树学习()
--------UseC45Tree.m(1KB)
--------UseID3Tree.m(1KB)
--------main.m(1KB)
--------BuildC45Tree.m(4KB)
--------ID3_Results.png(6KB)
--------flower_mask.png(1KB)
--------C45_Results.png(6KB)
--------flower_test.png(253KB)
----6、贝叶斯学习()
--------human.mat(428KB)
--------background.mat(387KB)
--------Bayes.m(2KB)
--------randQ.m(662B)
----7、EM算法()
--------main.m(3KB)
--------EM_init_kmeans.m(486B)
----3、回归学习()
--------plspcr.m(749B)
--------plsra.m(370B)
--------plsresult.m(282B)
--------main.m(1KB)
--------stand.m(204B)
--------plsiscoeff.m(514B)
--------pls.m(561B)
--------plsutcor.m(274B)
--------data.mat(472B)
--------plsrd.m(970B)
----9、SVM方法()
--------svmSim.m(2KB)
--------svmTrain.m(3KB)
--------SVM.m(1KB)
--------kernel.m(633B)
----10、增强学习()
--------qlearn.m(480B)
--------global1.m(399B)
--------global4.m(399B)
--------main.m(604B)
--------action_selector.m(422B)
--------WS_FTP.LOG(1KB)
--------global2.m(397B)
--------pol_finder.m(341B)
--------state_finder.m(450B)
--------global3.m(399B)
--------jump_learn.m(697B)