最关键的是compilers的选择(对于把Microsoft visual stdio 2005或者其他的编译器安装在自定义目录下的这一步非常关键)  以下是步骤:>> mex -setup % 这是必须的Please choose your compiler for building external interface (MEX) files: Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? %这次选择13,或许你也可以用其他…

数据集如下: 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 稍糊 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 硬滑 是 乌黑 稍蜷 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否 青绿 硬挺 清脆 清晰 平坦 软粘 否 浅白 硬挺 清脆 模糊 平坦 硬滑 否 浅白…

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通…

朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后…

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2…

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策…

使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 目录 使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 1 构造决策树 1 根结点的选择 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 脐部 信息增益 触感 信息增益 选择根结点构建决策树 2 对分支结点${1,2,3,14}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感 信息增益 选择分类结点构建决策树 3 对分支 ${6,7,15,17}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感…

1 首先我们要下载一个Libsvm 工具箱 其中,这一切都可以被下载到 2 我们解包 我解压在桌面上 住址C:\Users\Administrator\Desktop\libsvm 3打开matlab 导航到的例子,在下列文件夹 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDQxNjEwMQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center"…

因为windows版的matlab对编译器的识别不好.所以直接在网上下了已经编译好的libsvm文件放入toolbox文件夹就可以用libsvm了 libsvm已编译好的文件下载地址: 猛戳我下载 1.把下载好的文件放入*/matlab/toolbox中 2.在matlab中set path.把"*\Matlab 2013b\toolbox\libsvm-3.18\matlab"加入到path中 over…

buaasuozi  这是原作者: 安装libsvm 不成功有可能是你的MATLAB版本或者是编译文件版本的问题,但是不要急着换其他版本....说不定就有别的解决办法呢 首先感谢Lin教授及其实验室提供的libsvm工具箱,原始下载地址:下载主页:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/       下载地址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/#download     原本我使用的是libsvm-3.01…