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文件名称：主成分回归代码matlab及例子-coursera_ml:Coursera机器学习Matlab代码
文件大小：26.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-26 12:54:48
系统开源
主成分回归代码matlab及示例Coursera机器学习Matlab代码
介绍
这些文件来自Andrew
Ng的Coursera机器学习课程，我最初于2014年6月参加该课程。此课程已转换为按需版本，您可以在上找到。
格式
每周重点讨论不同的机器学习算法。
练习1-8的内容如下所示：
练习1：线性回归
练习2：逻辑回归
练习3：多类别分类和神经网络（预先训练）
练习4：神经网络
练习5：正则线性回归和过度拟合（偏差与方差）
练习6：支持向量机（SVM）
练习7：K均值聚类和主成分分析（PCA）
练习8：异常检测和重新生成系统
入门
要运行任何家庭作业，将cd插入相关子目录并打开exn.m文件（其中n为1-8）。
例如，第3周是ex3.m。
然后运行脚本，该脚本将弹出图并在控制台上打印信息。
课程复习
我的背景是我拥有剑桥大学的电气和信息科学硕士学位。
这涉及许多控制系统理论，线性代数和一些凸优化。
但是，就像现在十年前一样，我对这门课程的学习曲线感到担忧。
我不用担心该课程的指导老师吴安德（Andrew
Ng）善于通过工作示例非常清楚地解释事物，因此您可以了解该理论在实践中的应用。
如