感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning Algorithm(感知机) % X一行为一个样本,y的取值{-1,+1} % learnRate:学习率 % maxStep:最大迭代次数 [n,m] =

SVM之问题形式化 SVM之对偶问题 SVM之核函数 >>>SVM之解决线性不可分 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 上一篇SVM之核函数介绍了通过计算样本核函数,实际上将样本映射到高维空间以望使其线性可分的方法,一定程度上解决了线性不可分问题,但并不彻底. 现在,换个思路,对于线性不可分问题不再千方百计的变换数据使其线性可分,对于有些数据,找到合适的变换可能是相当困难的.我们允许数据线性不可分,允许得到的分类器对一些样本而言不“完美”,但分类器得为自己的不“完美”付出代价,它要受到惩

%% 生成二类线性可分数据 function [feature, category]=generate_sample(step,error) aa=3; %斜率 bb=3; %截距 b1=1; rr =error; s=step; x1(:,1) = -1:s:1; n = length(x1(:,1)); x1(:,2) = aa.*x1(:,1) + bb + b1 + rr*abs(randn(n,1)); y1 = -ones(n,1); x2(:,1) = -1:s:1; x2(:,2

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

Matlab 图像处理相关函数命令大全 一.通用函数: colorbar  显示彩色条 语法:colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法:A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \

线性可分支持向量机与软间隔最大化--SVM 给定线性可分的数据集 假设输入空间(特征向量)为,输出空间为. 输入 表示实例的特征向量,对应于输入空间的点: 输出 表示示例的类别. 我们说可以通过间隔最大化或者等价的求出相应的凸二次规划问题得到的分离超平面 以及决策函数: 但是,上述的解决方法对于下面的数据却不是很友好, 例如,下图中黄色的点不满足间隔大于等于1的条件 这样的数据集不是线性可分的, 但是去除少量的异常点之后,剩下的点都是线性可分的, 因此, 我们称这样的数据集是近似线性可分的. 对

矩阵乘法,顾名思义矩阵与矩阵相乘, 两矩阵可相乘的前提:第一个矩阵的行与第二个矩阵的列相等 相乘原则: a b     *     A B   =   a*A+b*C  a*c+b*D c d      C D   =   c*A+d*C  c*A+d*C 上代码 struct matrix { ll a[maxn][maxn]; }; matrix matrix_mul(matrix x,matrix y) { matrix temp; ;i<=n;i++) ;j<=n;j++) { tem

今天在测试一个C#写的windows服务的时候,在用bat进行调用cmd安装的时候, cd C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727 InstallUtil.exe C:/Windows/DXTB/DianXiaoSync.exe 提示: "InstallUtil.exe"不是内部命令也不是外部命令解决方式 但事实上, C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727目录下是存在这个 安装工具的

继安装Oracle 11g后,解锁SCOtt时发现 dos 命令 sqlplus/nolog 提示 不是内部命令解决办法   通过实际验证现整理有效方法步骤如下: 步骤一:开始>>找到Oracle - OraDb11g_home1>>Oracle 安装产品>>点击打开Universal Installer : 步骤二:点击打开Universal Installer 之后会出现下图界面 步骤三:此时只需等待就会出现Oracle Universal Installer 欢迎

今天在学习sass查看目录遇到cmd输入ls提示不是内部命令 解决方法: 新建一个ls.bat文件 内容为: @echo off dir

0.将安装的iso文件解压 1. 使用管理员账户打开 cmd命令行 2.将命令行的路径切换到解压路径下,你应该可以看到setup.exe 3.执行命令  一条命令解决:setup.exe /SkipRules=RebootRequiredCheck /ACTION=install 删除也很简单   : 使用管理员身份运行  setup.exe /SkipRules=RebootRequiredCheck /ACTION=Uninstall

解决控制台无法识别vue命令问题 作者:狐狸家的鱼 本文链接:cmd无法识别vue命令解决方法 GitHub:sueRimn 在控制台输入vue会报以下错误: vue : 无法将“vue”项识别为 cmdlet.函数.脚本文件或可运行程序的名称.请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确 ,然后再试一次. 所在位置 行: 字符: + vue + ~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (vue:String) [], CommandNotFoundExce

PATH改错了找不到命令 解决方法: 重新定义PATH export PATH=/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin

转载作者:liangdas 引言: 1995年Cortes和Vapnik于首先提出了支持向量机(Support Vector Machine),由于其能够适应小样本的分类,分类速度快等特点,性能不差于人工神经网络,所以在这之后,人们将SVM应用于各个领域.大量使用SVM模型的论文不断涌现,包括国内和国外. 但是,直到现在,很少能见到一个能对SVM的原理准确,详细,通俗,严谨阐述的论文或者资料,所以决定查阅很多的资料,结合自己的思考和理解,来写一篇关于SVM的系列文章. 线性可分问题: 在分类问题

MATLAB 的输入输出命令: >> A='woshi'; >> disp(A) woshi fscanf和fprintf命令的行为像C scanf和printf函数.他们支持格式如下代码: 用于数字显示格式的函数有以下几种形式:

matlab中uigetfile命令的应用 uigetfile命令的应用 此函数的用法为 [FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile(FilterSpec,DialogTitle,DefaultName) FileName:返回的文件名 PathName:返回的文件的路径名 FilterIndex:选择的文件类型 FilterSpec:文件类型设置 DialogTitle:打开对话框的标题 DefaultName:默认指向的文件名 例子:(接来自mat

可以使用Matlab的一些命令来帮助程序运行.比如说 ! calc % 打开计算器 ! mspaint % 打开画图 dos calc % 打开计算器 比如一个程序要运行很长时间,而我们又不能一直守在计算机前,这时可以在程序运行完并保存好所需要的结果后在程序最后一行加上 ! shutdown -s 则程序运行完毕后会自动关闭计算机

MATLAB 的通用命令 1.MATLAB 的标点符号及其特殊功能. 2.MATLAB 的键盘按键及其特殊功能. ↑或者Ctrl+p:调用上一次的命令 ↓或者Ctrl+n:调用下一行的命令 ←或者Ctrl+b:退后一格 →或者Ctrl+f:前移一格 Ctrl +←或者Ctrl+r:向右移一个单词 Ctrl + →或者Ctrl+l:向左移一个单词 Home或者Ctrl+a:光标移到行首 End或者Ctrl+e:光标移到行尾 Esc或者Ctrl+u:清除一行 Del或者Ctrl+d:清除光标后字符

  RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m.可以看到输入数据点Xp是径向基函数φp的中心.隐藏层的作用是把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了.   RBF Network 通常只有三层.输入层.中间层计算输入 x 矢量与样本矢量 c 欧式距

笔者:liangdas 出处:简单点儿,通俗点儿,机器学习    http://blog.csdn.net/liangdas/article/details/44251469 引言: 1995年Cortes和Vapnik于首先提出了支持向量机(Support Vector Machine).因为其可以适应小样本的分类.分类速度快等特点,性能不差于人工神经网络,所以在这之后,人们将SVM应用于各个领域.大量使用SVM模型的论文不断涌现,包含国内和国外. 可是.直到如今,非常少能见到对在一个能对SV

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现