1.glmfit() 功能:构建一个广义线性回归模型. 使用格式:b=glmfit(X,y,distr),根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型,distr可取值为:binomial.gamma.inverse gaussian.normal(默认值)和poisson,分别代表不同类型的回归模型. 2.patternnet() 功能:构建一个模式识别神经网络. 模式识别神经网络是一个前馈神经网络,通过对已知含有标签的数据进行训练得到神经网络模型,从而可以对新的不含标签的数

没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据预测 所以我就写个批量数据的预测 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------ 灰色预测的主要思想是: 1.给定一组数据 2.进行累加,即 X(1)1=x(0)1 X(1)2=x(0)1+x(0)2 X(1)3=x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3.最终目的是为了构造预测方程: 其中: 而为了求得上式

灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验 但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测. 在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理,经过数据预处理后的数据序列称为生成列.对原始数据进行预处理,不是寻找它的统计规律和概率分布,而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理,变成有规律的时间序列数据,即以数找数的规律,再建立动态模型. 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz

使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction impor

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 12 09:36:49 2018 @author: zhen """ """ 分析n_neighbors的大小对K近邻算法预测精度和泛化能力的影响 """ from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一

聚类和分类是机器学习中两个常用的算法,聚类将数据分开为不同的集合,分类对新数据进行类别预测,下面将就两类算法进行介绍. 1. 聚类和分类(1)什么是聚类 聚类( Clustering)指将数据对象分组成为多个类或者簇( Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大.其实,聚类在人们日常生活中是一种常见行为,即所谓的“物以类聚,人以群分”,其核心思想在于分组,人们不断地改进聚类模式来学习如何区分各个事物和人.(2)什么是分类 数据仓库.数据库或者其

<MATLAB数据分析与挖掘实战>是泰迪科技在数据挖掘领域探索10余年经验总结与华南师大.韩山师院.广东工大.广技师   等高校资深讲师联合倾力打造的巅峰之作.全书以实践和实用为宗旨,深度与广度兼顾,实践与理论并举.     本书特色:本书作者从实践出发,结合大量数据挖掘工程案例及教学经验,以真实案例为主线,深入浅出介绍数据挖掘建   模过程中的有关任务:数据探索.数据预处理.分类与预测.聚类分析.时序预测.关联规则挖掘.智能推荐.偏差检测等.   因此,图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前

******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

支持向量机(Support Vector Machine ,SVM)的主要思想是:建立一个最优决策超平面,使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化,从而对分类问题提供良好的泛化能力.对于一个多维的样本集,系统随机产生一个超平面并不断移动,对样本进行分类,直到训练样本中属于不同类别的样本点正好位于该超平面的两侧,满足该条件的超平面可能有很多个,SVM正式在保证分类精度的同时,寻找到这样一个超平面,使得超平面两侧的空白区域最大化,从而实现对线性可分样本的最优分类. 支持向量机中的支持向

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

介绍 在本练习中,您将实现一对多逻辑回归和神经识别手写数字的网络.在开始编程之前练习,我们强烈建议观看视频讲座并完成相关主题的复习问题.要开始练习,您需要下载起始代码并将其内容解压缩到要完成练习的目录.如果需要,请在开始本练习之前使用octave/matlab中的cd命令更改到此目录.您也可以在课程网站的“环境设置说明”中找到安装Octave/Matlab的说明. 本练习中包含的文件 ex3.m-octave/Matlab脚本,它引导您完成第1部分 ex3 nn.m-octave/matlab脚

  在文章NLP(二十)利用BERT实现文本二分类中,笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能,以判别是否属于出访类事件为例子.但是呢,利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题.因此,我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度.   本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类. 关于ALBERT   ALBERT的提出时间大约是在2019年10月,其第一作者为谷歌科学家蓝振忠博士.ALBERT的论文地址为:https://openreview.net/pdf?id=H1

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

KNN近邻分类法(k-Nearest Neighbor)是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一. 这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值.这种方法有时候被称作“基于样本的学习”,即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量. 简单说来就是从训练样本中找出K个与其最相近的样本,然后看这K个样本中哪个类别的样本多,则待判定的值(或说抽样)就属于这个类别. 有两类不同的样本数据,分别用蓝色

序列分类,预测整个输入序列的类别标签.情绪分析,预测用户撰写文字话题态度.预测选举结果或产品.电影评分. 国际电影数据库(International Movie Database)影评数据集.目标值二元,正面或负面.语言大量否定.反语.模糊,不能只看单词是否出现.构建词向量循环网络,逐个单词查看每条评论,最后单词话性值训练预测整条评论情绪分类器. 斯担福大学人工智能实验室的IMDB影评数据集: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ .压缩ta

导读:ML.NET系列文章 本文将基于ML.NET v0.2预览版,介绍机器学习中的分类和回归两个重要概念,并实现白葡萄酒品质预测. 本系列前面的文章也提到了一些,经典的机器学习最主要的特点就是模拟,具体来说就是定义出一个y=f(x)函数,x就是我们定义的特征值(它可能是一个/组标量,也可能是一个/组向量),y就是目标值,这个函数的目标是要无限满足所有(x, y)都出现在函数y=f(x)在坐标轴上经过的地方,这有时候也叫函数逼近.试想,只要这个函数是模拟出了对某类问题的输入和输出值(x, y)的

1.分类分析 分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类的分析方法. 分类问题的应用场景:分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值.例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上. 本文主要讲基本的分类方法 ----- KNN最邻近分类算法  KNN最邻近分类算法 ,简称KNN,最简单的机器学习算法之一. 核心逻辑:在距离空间里,如果一个样本的最接近的K个邻

K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法,但是,它并不存在单独的训练过程,在分类方法中属于惰性学习法,也就是说,当给定一个训练数据集时,惰性学习法简单地存储或稍加处理,并一直等待,直到给定一个检验数据集时,才开始构造模型,以便根据已存储的训练数据集的相似性对检验数据集进行分类.惰性学习法在提供训练数据集时,只做少量的计算,而在进行分类或数值预测时做更多的计算.kNN算法主要用于模式识别,对于随机分布的数据集分类效果较差,对于类内间距小,类间间距大的数据集分