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：2024-06-15 06:41:28
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