文件名称：神经网络实现分类matlab代码-Mushroom-Dataset-Solution-using-ANN:使用matlab解决蘑菇数据集的问题
文件大小：310KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-06 08:20:00
系统开源
神经网络实现分类matlab代码dsg_predictive_modelling 使用matlab机器学习工具箱解决蘑菇数据集的问题。 该解决方案包含在文件“solution.csv”中，该文件包含给定数据的类的预测值。 然后文件'solution_code.m'包含源代码 在这个存储库中，我已经放置了数据科学组 iitr 提供的蘑菇数据集的完整解决方案。 我已经使用深度学习来解决这个分类问题。 该存储库包含一个名为“solution_code”的文件，其中包含使用具有单个隐藏层的神经网络执行 ddep 学习过程的完整代码。 我首先分析了数据集并推断出属性 - gill-attachment 有 97.64% 的值为 'f'，veil-type 有 100% 的值为 'p'，而 veil-colour 有 97.73% 的值作为“w”提供的信息，这些信息对我们的模型没有帮助，所以我在开始时删除了它们。 然后我意识到在某些属性中，一些特定的值更多地集中在数据集的底部，而一些在顶部，因此我将它们随机分布以打破任何一种对称性。 然后我将半径和权重等数值数据类型与分类数据类型分开，并且必须分别
【文件预览】：
Mushroom-Dataset-Solution-using-ANN-master
----fmincg.m(9KB)
----test_data.mat(68KB)
----nnCostFunction.m(2KB)
----mushroom_test.csv(120KB)
----featureNormalize.m(211B)
----mushroom_train.csv(292KB)
----predict.m(301B)
----train_data.mat(162KB)
----solution_code.asv(11KB)
----solution.csv(5KB)
----Problem Statement.docx(6KB)
----sigmoid.m(56B)
----Data Description.docx(6KB)
----solution_code.m(11KB)
----randInitializeWeights.m(321B)
----README.md(2KB)
----.gitattributes(65B)
----sigmoidGradient.m(214B)