更多内容请参考http://cn.mathworks.com/help/stats/index.html?s_cid=doc_ftr. Naive Bayes(朴素贝叶斯) Factor = NaiveBayes.fit(train_data, train_label); Scores = posterior(Factor, test_data); [Scores,Predict_label] = posterior(Factor, test_data); Predict_label = pre

机器学习与神经网络的关系: 机器学习是目的,神经网络是算法.神经网络是实现机器学习的一种方法,平行于SVM. 常用的两种工具:svm tool.libsvm SVM分为SVC和SVR,svc是专门用来分类的,svr是用来作回归的 注:matlab自带的svm工具箱无回归预测功能 函数介绍:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c76c0890100w1zm.html libsvm参数介绍:http://blog.csdn.net/changyuanchn/article

matlab 对数据集的默认组织方式是,X∈Rd×N d:行数,表示特征向量的长度: N:列数,表示样本的数目: 1. 模型.预测.mse % 加载 matlab 内置数据到内存 X = abalone_dataset; % 模型定义 ae = trainAutoencoder(X); % 训练集上的预测,对于自编码器而言,就是重构: X_rec = predict(ae, X); % 损失函数 mse_loss = mse(X-X_rec); 2. integer labels ⇒ categ

MATLAB机器学习没看到啥教程,只有一系列函数,只好记录下: MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,并可进行高级配置(比如训练决策树时设置的各种参数) ,这里由于篇幅的限制,不再详细描述.我仅列出我认为的最简单的使用方法.详细使用方法,请按照我给出的函数名,在matlab使用如下命令,进行查阅. doc <函数名>   [正文] Matlab用于训练机器学习模型的函数主要分为三类: 有监督学习 无监督学习 集成学习 1.有监督学习: 类名 方法名 函数名 说明 线性回归 多元线性回

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3

新手入门完整教程进阶指南 API中文手册精华文章TF社区 INTRODUCTION 1. 新手入门 1.1. 介绍 1.2. 下载及安装 1.3. 基本用法 2. 完整教程 2.1. 总览 2.2. MNIST 数据下载 2.3. MNIST 入门 2.4. MNIST 进阶 2.5. TENSORFLOW 运作方式入门 2.6. 卷积神经网络 2.7. 字词的向量表示 2.8. 递归神经网络 2.9. 曼德布洛特(MANDELBROT)集合 2.10. 偏微分方程 3. 进阶指南 3.1. 总

一.系统的拉普拉斯变换和反变换 1.MATLAB函数 F=laplace(f) %求拉氏变换 f=ilaplace(F) %求拉氏反变换 2.例子 clear all;clc;close all f=sym('exp(-t)*sin(a*t)*heaviside(t)') F=laplace(f) %求拉氏变换 F=sym('s^2/(s^2+1)') f=ilaplace(F) %求拉氏反变换 二.利用部分分式展开求解拉氏反变换(数学表达式): 1.MATLAB函数 [r,p,k]=resid

线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}

我在我机器上安装了一个matlab,但在软件搜索里找不到matlab. 我发现是matlab没有相应的.desktop文件. 顺便我将matlab的图标也改动下.过程例如以下: 1.准备一个icon图像文件 如我这里的文件名称为matlab.png,将该文件复制到/usr/share/icons/hicolor/scalable/apps/下 aborn@aborn-pc ~/tmp % sudo cp matlab.png /usr/share/icons/hicolor/scalable/a

作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分,在Ubuntu上调试运行成功,第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试:第二部分 Python安装和调试:第三部分 Matlab安装和调试:第四部分 Caffe的安装和测试. 第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试 这里以CUDA 7.0为

Python应用领域和就业形势分析 简单的说,Python是一个“优雅”.“明确”.“简单”的编程语言. 学习曲线低,非专业人士也能上手 开源系统,拥有强大的生态圈 解释型语言,完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高,可读性强 目前几个比较流行的领域,Python都有用武之地. 云基础设施 - Python / Java / Go DevOps - Python / Shell / Ruby / Go 网络爬虫 - Python / PH

Caffe在以下环境安装:Win10+CUDA8.0+Cudnn5.0+VS2013+Matlab2016a 最近于导师要求下,从头学习Caffe.之前接触了CNN进行了图片分类,后导师提起过Caffe一词,因种种原因,一直在回避这个炙手可热的工具.如今下决心要深入学习它,就把我的心路历程及经验分享给大家. 最开始我很盲目,一看网上教程就开始下载软件,进行安装,在第一步CUDA的安装上面就吃到不少苦头,折腾好久才知道自己的电脑根本不能安装caffe环境,最重要的是缺少英伟达NVIDIA显卡,后在

简单的说,Python是一个“优雅”.“明确”.“简单”的编程语言. 学习曲线低,非专业人士也能上手 开源系统,拥有强大的生态圈 解释型语言,完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高,可读性强 目前几个比较流行的领域,Python都有用武之地. 云基础设施 – Python / Java / Go DevOps – Python / Shell / Ruby / Go 网络爬虫 – Python / PHP / C++ 数据分析挖掘 – P

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下载方式 pip install CDNDrive # 或 # pip install git+https://github.com/apachecn/CDNDrive cdrive download <link> 链接 文档 链接 30天吃掉那只 TensorFlow2.0.epub (1.43 MB) wbdrive://841aea59ly1gh8a87zjmeg200i00i3y9 AMiner 报告 2019.7z (27.20 MB) wbdrive://841aea59ly1gh

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查询数据操作

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究.工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C.Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平

转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数

上一篇  ※※※※※※※※  [回到目录]  ※※※※※※※※  下一篇 这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的. 在这里想讲一下matlab和Python的区别: 吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法.这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中