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  • matlab机器学习

    2017-11-25 21:01:10
    matlab机器学习库入门,共包含4个pdf文件供您学习了解matlab机器学习工具包
  • matlab机器学习 无约束非线性优化工具包 亲测有效 强大实用 提高效率缩短开发周期 非常好用 强烈推荐
  • 流形规则调整.svm分类算法等内容,希望对研究机器学习的朋友有用.2,一个机器学习算法软件包,包括神经网络,模糊逻辑,支持向量机,采用MATLAB平台实现,3,支持向量机Matlab工具箱1.0 BY 陆振波,更详细的软件请见他的网页...
  • matlab语言编写的机器学习的各种常用算法,包括svm,adboost,bagging,svm,决策树,贝叶斯准则等机器学习常用算法
  • 机器学习matlab 工具

    热门讨论 2013-05-08 16:33:28
    很好很强大,经典spider机器学习工具包,初学者必备的。
  • 机器学习spider工具包

    2009-08-31 10:56:16
    机器学习的各种常用算法matlab语言编写,包括svm,adboost,bagging,svm,决策树,贝叶斯准则等机器学习常用算法
  • MATLAB中自带SVM,使用起来也十分方便,假如X是特征矩阵,Y是分类标签(可以是数值(1、2)也可以是string,总之有区别就行。)二分类代码SVMModel 线性分类和非线性分类我们在训练分类器的时候需要选择是线性分类...

    我们知道SVM的基本原理就是找一个超平面(广义平面)将样本分为几个部分,即分类。

    MATLAB中自带SVM包,使用起来也十分方便,假如X是特征矩阵,Y是分类标签(可以是数值(1、2)也可以是string,总之有区别就行。)

    二分类代码

    SVMModel 

    线性分类和非线性分类

    我们在训练分类器的时候需要选择是线性分类还是非线性分类,比如如下两种:显然第一种适合线性分类,第二种适合曲线分类,也就是存在“异或”问题,需要映射到高维空间来寻找超平面。这种类似的选择称为“核函数”的选择,fitcsvm命令的KernelFunction可以选择三个核函数:'linear', 'gaussian' (or 'rbf'), 'polynomial',当然也可以自己编写核函数。核函数的选择是SVM分类器的最重要的参数。

    举例:

    SVMModel 

    9260b7e7299f41462237ba8c9d337685.png

    aab395eb8000c06ca8a67e948db33f9e.png

    分多类情形

    %MATLAB自带数据,每一个样本都是两个特征,Y代表其分类,此数据中分类标签为3种。

    load 

    %%将数据二维展示;%图中不同的颜色即为不同的标签。

    figure
    

    2e727578a90e4ed4c2c1eb3a9d24c072.png

    %不同分类训练分类器

    SVMModels 

    %用meshgrid画出网格,并将网格点作为测试样本。计算每个测试样本的得分。

    其中scores是一个多行三列的向量,每一列代表此种分类的可能性大小。maxScore代表最可能的分类。

    d 

    %二维显示训练样本和测试样本。其中将不同的预测分类结果用不同的颜色展示

    figure
    

    ac6d838fcf6417c700a44a40d81e5c9d.png

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  • 当然python是做机器学习和深度学习的最佳方法! 但这是在搭建一些新的模型,或是创新的情况下。 现在很多模型都是封装好了的,我们可以直接调用。 在python中有sklearn可以帮我们剩去模型的搭建,但是matlab更加...

    为什么选择matlab

    当然python是做机器学习和深度学习的最佳方法!
    但这是在搭建一些新的模型,或是创新的情况下。
    现在很多模型都是封装好了的,我们可以直接调用。
    在python中有sklearn包可以帮我们剩去模型的搭建,但是matlab更加方便了!
    废话不多说,让我们看看怎么玩转分类学习工具箱吧!

    步骤

    启动工具箱

    在这里插入图片描述

    数据的上传

    启动后的新界面!
    在这里插入图片描述
    class2是我在ofdm仿真中整理好的qam调制的数值
    简单来说就是 一个坐标,对应一个分类的数据(20000*3)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    选择模型进行训练

    在这里插入图片描述

    查看训练结果

    数据结果

    在这里插入图片描述

    查看错误的结果图

    在这里插入图片描述

    查看数据的混淆矩阵

    在这里插入图片描述

    查看ROC曲线

    在这里插入图片描述

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  • 本文主要介绍一款机器学习领域中常用的数学工具包,也是一个仿真实验工具 --- SparseBayes(稀疏贝叶斯)toolbox。

    本文主要介绍一款机器学习领域中常用的数学工具包,也是一个仿真实验工具 --- SparseBayes(稀疏贝叶斯)toolbox。

    1、参考网址:

    === 稀疏贝叶斯工具包下载地址:http://www.miketipping.com/index.htm

    === 本文由来:参考论文“基于多模态多标记迁移学习的早期阿尔茨海默病诊断


    2、基本使用方法:

    1)下载工具包,并解压到本地磁盘上,本文解压到“MATLAB\R2016a\toolbox”目录下。

    2)打开Matlab软件,添加路径“set path”,如下图所示:


    3)完成以上步骤即可使用SparseBayes工具包的相关函数,调用如下函数进行测试:

    SparseBayesDemo('Gaussian',1)


    3、案例,参考文档“SB2_Manual”,下载的压缩包内附有该文档:

    1)SparseBayes toolbox的函数列表和简介,更详细的内容可参考“SB2_Manual”,如下图所示:


    2)Bernoulli 分布


    3)可依次输入如下命令,调用相关的函数感受一下这个工具包,更多案例请参考说明文档:

    SparseBayesDemo('Gaussian',1)
    SparseBayesDemo('Gaussian',2)
    
    SparseBayesDemo('Gaussian',1,0.01)
    SparseBayesDemo('Gaussian',1,1)
    
    SparseBayesDemo('Bernoulli',1)
    SparseBayesDemo('Bernoulli',2)

    4)三维空间的效果图如下所示:



    说明:

    后续实验过程如果有用到这个工具包,本文会继续做补充并进一步整理博文,分享给大家。


    展开全文
  • Python 机器学习工具

    2015-03-27 14:15:23
    numpy Python中最流行的一个数值计算库,主要实现矩阵...matplotlib 绘图工具包,能够直接产生图像,或导出成各类文件。用于科学计算中的制图。 scipy 各类经典科学计算相关工具函数的集合。 numexpr 编译numpy
    numpy Python中最流行的一个数值计算库,主要实现矩阵数据结构及相关运算,能进行与Matlab类似的各类操作。同时在实现上进行了优化,在使用向量化计算的前提下,可以使得Python中相关运算的速度提到极大提高。
    matplotlib 绘图工具包,能够直接产生图像,或导出成各类文件。用于科学计算中的制图。
    scipy 各类经典科学计算相关工具函数的集合。
    numexpr 编译numpy的表达式,生成速度更快的编译代码。
    sympy 数学符号计算,求导,求积等。
    theano 一个适合于机器学习各类优化问题实现的库,能够进行符号求导。最重要的是会将函数内部编>译为高速的C函数,且可进行GPU计算。
    scikit-learn 各类经典机器学习算法的实现。
    展开全文
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  • ​《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 ...LIBSVM工具包是台湾大学Lin Chih-Jen教授等开发一个SVM工具包,其可运行于Python, R, MATLAB等语言环境下,是目前大家用的比较多的一个SVM工
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  • svm_struct_matlab

    2015-05-01 12:50:28
    该代码是一个matlab工具包,用于完成机器学习中支持向量机的结构化输出。
  • 一、Matplotlib基础知识 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要... 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQ...

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