【文件属性】：
文件名称：svm算法手写matlab代码-Machine-Learning:机器学习练习
文件大小：28.95MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-23 23:58:09
系统开源
svm算法手写matlab代码机器学习
大家好，
我上传了我的机器学习在线课程作业，该课程由斯坦福大学的Andrew
NJ教授教授。
所有代码都可以由MATLAB
/
Octave（4.4.0或更高版本）运行，并且为了提供有关每种练习的更多信息，需要准备一个文档文件。
最好先阅读一下并熟悉功能。
只需要运行以“
exNUM.m”命名的主函数，例如ex5.m
以下是每个练习的简要信息：
HW1：线性回归。
在本练习中，我实现了线性回归方法，并看到了它在样本数据上的工作原理。
硬件2：逻辑回归。
在练习的第一部分，我建立了一个逻辑回归模型来预测学生是否被大学录取。
我使用线性决策边界对数据进行分类。
在练习的第二部分中，我实施了正则逻辑回归，以预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（QA）。
使用非线性决策边界和正则项。
HW3：神经网络的多类分类和实际使用。
在练习的第一部分中，我使用了逻辑回归的先前实现，并将其应用于“一对多”分类以识别手写数字（从0到9）。
最后，我获得了95％的训练集准确性。
在练习的下一部分中，我使用MPL神经网络库完成了先前的任务，令人惊讶的是准确性达到了97