文件名称：matlab中存档算法代码-Pattern_recognition:加州大学圣地亚哥分校，模式识别课程作业（教授：HenrikI.Christ
文件大小：4.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 17:04:27
系统开源
matlab中存档算法代码模式识别课程分配（机器学习算法的实现和详细信息） 硬件1：使用我自己的代码实现了PCA，LDA和交叉验证。 硬件2：实施决策树，随机森林和Adaboost。 HW3：在Scikit-Learn中使用过的支持向量机并对其进行了调整。 HW3-2（文件：svm_hard_soft_kernel.m）：使用MATLAB和CVX软件包实现了SVM（软边距，硬边距，rbf内核和多边形内核），并比较了超参数和内核的效果。 数据集： 葡萄酒数据集： Covertype数据集： MNIST数据集： 运行我的代码： 每个子目录中都有自述文件。 您可以遵循进一步的指导。 对于HW3-2，请使用带有CVX（凸优化包）的matlab（我的版本是MATLAB 2016b），您可以在这里找到它：）。 这部分的数据集是在matlab脚本中初始化的随机点，用于随机点初始化的参数经过了精心设计。
【文件预览】：
Pattern_recognition-master
----HW2-Decision tree&RF&Boosting()
--------HW2-Covertype.ipynb(35KB)
--------HW2-MNIST.ipynb(401KB)
--------CSE291HW2.pdf(990KB)
--------README.md(223B)
----HW3-SVM&KNN()
--------HW3-CovType.ipynb(45KB)
--------CSE291hw3.pdf(50KB)
--------HW3-MNIST.ipynb(50KB)
--------HW3-MNIST-SVM.ipynb(37KB)
--------README.md(223B)
----HW1-PCA&LDA()
--------CSE291hw1ChaoYu.ipynb(1.62MB)
--------CSE291_wen_MNIST35.ipynb(138KB)
--------CSE291HW1ChaoYuMINST.ipynb(2.66MB)
--------CSE291HW1.pdf(558KB)
--------CSE291_wen_MNIST01_LDA2.ipynb(15KB)
--------README.md(501B)
--------CSE291_wen_wine.ipynb(2.16MB)
--------CSE291_wen_MNIST01.ipynb(395KB)
----SVM_hard_soft_kernel.m(12KB)
----README.md(1KB)