机器学习作业（五）机器学习算法的选择与优化——Matlab实现

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机器学习作业（五）机器学习算法的选择与优化——Matlab实现

题目下载[传送门] 第1步:读取数据文件,并可视化: % Load from ex5data1: % You will have X, y, Xval, yval, Xtest, ytest in your environment load ('ex5data1.mat'); % m = Number of examples m = size(X, 1); % Plot training data plot(X, y, 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 1…

机器学习作业（八）异常检测与推荐系统——Matlab实现

题目下载[传送门] 第1题简述:对于一组网络数据进行异常检测. 第1步:读取数据文件,使用高斯分布计算 μ 和 σ²: % The following command loads the dataset. You should now have the % variables X, Xval, yval in your environment load('ex8data1.mat'); % Estimate my and sigma2 [mu sigma2] = estimateGaussia…

机器学习作业（四）神经网络参数的拟合——Matlab实现

题目下载[传送门] 题目简述:识别图片中的数字,训练该模型,求参数θ. 第1步:读取数据文件: %% Setup the parameters you will use for this exercise input_layer_size = 400; % 20x20 Input Images of Digits hidden_layer_size = 25; % 25 hidden units num_labels = 10; % 10 labels, from 1 to 10 % (note…

python机器学习笔记：EM算法

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你…

机器学习五 -- 机器学习的“Hello World”，感知机

机器学习五 -- 机器学习的“Hello World”,感知机感知机是二类分类的线性分类模型,是神经网络和支持向量机的基础.其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值之一,即二类分类.感知机对应于输入空间(特征空间)将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型.我们对于感知机的学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此目标,我们需要导入基于误分类的损失函数,利用后文所提到的梯度下降法对损失函数进行极小化,求得感知机模型. 感知机模型对此我们都知道了什么叫感知机了.…

机器学习中的K-means算法的python实现

<机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习).在本文中,我们关注其中一个比较简单的聚类算法:k-means算法. k…

机器学习：K-近邻算法（KNN）

机器学习:K-近邻算法(KNN) 一.KNN算法概述 KNN作为一种有监督分类算法,是最简单的机器学习算法之一,顾名思义,其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别,来判定自己的所属类别.算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集,具体的计算步骤分为一下三步: 1.计算测试对象与训练集中所有对象的距离,可以是欧式距离.余弦距离等,比较常用的是较为简单的欧式距离: 2.找出上步计算的距离中最近的K个对象,作为测试对象的邻居: 3.找出K个对象中出现频率最高的对象,其所属的类别就是该测试对象所属的…