文件名称：用matlab生成正弦函数代码-ML_implementation:在python和matlab中实现的基本机器学习算法
文件大小：336.31MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 04:38:51
系统开源
用matlab生成正弦函数代码小型项目中基本算法的机器学习实现 ##使用的算法： 线性回归 逻辑回归 SVM（在MATLAB中使用LIBSVM）和在python中使用Sklearn 前馈神经网络（使用MATLAB NN工具箱，使用sklearn，也从头开始实现） PCA（主要成分分析） FCA / LDA（费舍尔线性判别分析） K均值聚类 连锁聚类 知识网络 批量渐变体面 炉体梯度体面 正则化的效果 朴素的贝叶斯 资料夹说明 分类 扑克数据用于分类（） 每个扑克牌根据其重要性分为10类。 总数据：> 100万个实例 输入：5张卡牌和套装（总共10个功能） 快速向前的SVM实现无法正常工作。 这样就产生了新功能。 新功能是西服和军衔之间的区别。 因此，总的新功能为5选择2 + 5选择2。 SVM在新功能上的实施取得了良好的效果。 测试装置的准确度> 90。 （需要为带有RBF内核的SVM调整伽玛值，还使用了LIBSVM库） 原始功能（使用前馈神经网络获得5张卡位和西服效果很好。在测试集上达到99.89％的准确度） 葡萄酒数据分类（） 对3类分类器使用了线性分类和Fisher判别分析。 线