很方面的,懒得自己写了. clc   clear all     load('wdtFeature');         %   训练样本:train_data             % 矩阵,每行一个样本,每列一个特征   %  训练样本标签:train_label       % 列向量   %  测试样本:test_data   %  测试样本标签:test_label    train_data = traindata'    train_label = trainlabel'    

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

准备工作: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,下载LIBSVM:(LIBSVM工具相较于MATLAB自带的工具:1).支持多分类及回归(‘-s 0’ ,‘-s 1' -> 多分类'-s 3':'-s 4' -> 回归:'-s 2' -> one-class SVM),matlab自带的仅支持二分类,且不支持回归2).支持核函数种类多样(linear;polynomial;RBF(radial basis function);sigmoi

看李政轩老师讲的Kernel,讲的非常好!前面有几道作业题,用MATLAB简单做了下,不知道对不对,错误之处还请指出. 题目是这样的. 一.MATLAB版本: clear; clc % 生成training sample MU1 = [1 2]; MU2 = [4 6]; SIGMA1 = [4 4; 4 9]; SIGMA2 = [4 2; 2 4]; M1 = mvnrnd(MU1,SIGMA1,100); M2 = mvnrnd(MU2,SIGMA2,100); %生成testing sa

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

1.首先,你需要安装完成Matlab. 2.将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到:libsvm-3.17文件夹和drtoolbox,并放到MATLAB的工具箱安装目录下, 例如:C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下. 3.启动Matlab. 4.单击File菜单下的Set Path...菜单项,打开Set Path对话框. 5.单击Add with Subfolders...命令按钮,进入C:\Program Fil

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是边测试边训练建立分类模型. 算法的一般描述过程如下: 1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.这个距离可以是欧氏距离,余弦距离等. 2.然后取出距离小于设定的距离阈值的点.这些点即为根据阈值环绕在测试样本最邻

该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机 垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现 1.概率 1.1 条件概率 定义:事件B发生的情况下,事件A发生的概率记作条件概率P(A|B)P(A|B) P(A|B)=P(A∧B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A\land B)}{P(B)} 条件概率也叫后验概率.无条件概率也叫先验概率(在没有不

1.研究噪声特性的必要性 本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性. 将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声. 实际生活中的各种照片的老化,都能够归结为下面老化模型. 这个模型非常easy,也能够直接用下面公式来表达. 在频域内,用下面公式区表示. 依据以上式子,能够看出,老旧照片的复原.主要分为两个任务,一个是去噪:还有一个是去卷积,或者称为逆滤波,也就是将老化滤波器做反处理. 本文首先由噪声类型与其建模.随后的博文.会介绍几种基础的去噪方法和基础的逆滤波方法. 2.噪声的实现 2.1

// 注:本内容为作者原创,禁止在其他网站复述内容以及用于商业盈利,如需引用,请标明出处:https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/ 今天我们来介绍用C++算法如何来实现图像分割算法中的区域生长算法 区域生长的简介 我们解决的是对一整张图像所有内容进行区域生长分类,当然,如果是对图像中的某一类型进行区域生长可能更容易一些 个人理解 区域生长算法需要确定一个阈值,这个值代表同一类图像信息灰度值的差值,比如,我要一个人脸图(假设眼睛是蓝色的),头发是黑色的但是不同光线反

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 <机器学习实战> 写了一下分类回归树,这里记录一下. 关于决策树的基础概念就不过多介绍了,至于是分类还是回归..我说不清楚..我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头,下面看一下 Length / continuous / mm / Longest shell measurement Diameter / continuous

一个朋友让帮忙做图像分类,用FCM聚类算法,网上查了一下,FCM基本都是对一幅图像进行像素的分类,跟他说的任务不太一样,所要做的是将一个文件夹里的一千多幅图像进行分类.图像大概是这个样子的(是25*25的小图像): 自己写太麻烦,我花了些时间在GitHub上找了FCM的算法,有一个比较合适的算法,链接如下:https://github.com/HosseinAbedi/FCM ,这个代码本来是用FCM处理鸢尾花分类的,输入是鸢尾花的四个特征,输出是三个预测类别.因为图像就是矩阵,矩阵也是多维向量

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是 像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类 过程.它是边測试边训练建立分类模型. 算法的一般描写叙述步骤例如以下: 1.首先计算每一个測试样本点到其它每一个点的距离. 这个距离能够是欧氏距离,余弦距离等. 2. 然后取出距离小于设定的距离阈值的点. 这些点即为依

Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 训练多个分类器取平均, 并行 的训练一堆的分类器 ◈ 典例 随机森林 ◈ 随机 输入 - 数据源采样随机 - 在原有数据上的进行 60% - 80% 比例的有放回的数据取样 数据量相同, 但是每个树的样本数据各不相同 特征 - 特征选择随机

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] =

前言 此教程专注于刚入门的小白, 且博客拥有时效性, 发布于2019年3月份, 可能后面的读者会发现一些问题, 欢迎底下评论出现的问题,我将尽可能更新解决方案. 我开始也在如何安装libsvm上出现了很多问题, 而网上的解决方案大都有一些问题,且发布时间比较早, 方案已经过时,于是我把经历的坑总结起来,供大家学习 版本声明 我的matlab版本为2016a, win10系统, 安装的是最新版的libsvm, version3.2.3 一,配置libsvm 1.首先需要下载libsvm包: htt

MATLAB格式化输出控制 format 默认格式 format short 5字长定点数 format long 15字长定点数 format short e 5字长浮点数 format long e 15字长浮点数 format short g format long g format hex 16进制 format bank 定点货币形式 format rat 小数分数表示 format + +,-,空格 format compact 压缩空格 format loose 包括空格和空行 f

1.符号运算 使用MATLAB可以进行多项式乘除运算,也可以进行因式分解. 例1. 多项式乘除运算(x+3)3 >> syms x; >> expand((x+3)^3) ans = x^3 + 9*x^2 + 27*x + 27 例2. 因式分解(x9-1) >> syms x; >> factor(x^9-1) ans = (x - 1)*(x^2 + x + 1)*(x^6 + x^3 + 1) 2.向量点乘 例如:A与B点乘 >> A =