机器学习代码库手写SVM算法的MATLAB实现

我在我的机器学习和深度学习项目中分享了手写SVM算法的Matlab代码。项目指南包括克隆/下载存储库并提取ZIP文件，然后在第一级目录中执行命令“ python main.py”。执行后，将生成用于PDF报告的所有结果和图像。此外，项目还涉及克隆/下载存储库并运行“ alphaBuildFeatures.m”文件，生成两个单独的“ .mat”文件中的结果。分类代码和结果存储在“分类结果”文件夹中。通过克隆/下载存储库并在MATLAB中右键单击“ INK.fig”，然后单击“在GUIDE中打开”，您可以运行GUI，将手写曲线分割或分类数字。最后，您还可以通过运行“ Rubine.m”，“ Viterbi_NY.m”或“ Viterbi_US.m”获取不同邮政编码的分类结果。项目还包括运行“ Klaviyoexercise.py”文件，进行客户数据的统计分析。

支持向量机（SVM）是一种在机器学习中广泛应用的算法。它在解决小样本情况下的学习问题上表现出色，同时能有效提升泛化能力，处理高维和非线性数据效果显著。然而，SVM对于缺失数据较为敏感，且在处理非线性问题时需要精心选择合适的核函数。

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α将△x

MATLAB中的LDA分类代码是机器学习中的一种简单实现方法，可用于人脸和手写数字的识别。

利用Matlab强大的科学计算能力与工具箱， 深入探讨了几种常用机器学习算法的实现， 包括BP神经网络、支持向量机、LVQ神经网络、粒子群优化算法以及离散Hopfield神经网络等。 通过具体的代码示例和算法流程解析，帮助读者快速掌握这些算法的基本原理和Matlab实现方法，为进一步的机器学习研究和应用奠定基础。

这是一个经典SVM算法的Matlab程序，适用于各种利用Matlab进行数据SVM仿真的实验。

基于SVM的手写字体识别 支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在手写字体识别领域展现出优异的性能。通过将手写字符图像转换为特征向量，SVM能够有效地学习不同字符类别之间的复杂边界，从而实现高精度的识别。 核心步骤： 特征提取: 从手写字符图像中提取关键特征，例如笔画方向、像素分布等，形成特征向量表示。 训练SVM模型: 利用标记好的手写字符数据集，训练SVM分类器。SVM通过寻找最优超平面，将不同类别的特征向量在高维空间中尽可能分离开。 识别预测: 将待识别的手写字符图像转换为特征向量，输入训练好的SVM模型，预测其所属的字符类别。 优势： 对高维数据和非线性可分问题具有良好的处理能力。 泛化能力强，能够有效避免过拟合问题。 应用场景: 手写数字识别、手写汉字识别、签名验证等。

ScalaMl: 面向机器学习的 Scala 版本 0.99.1 © Patrick Nicolas，版权所有，2013-2016 概述 ScalaMl 的源代码为软件开发人员提供了一个关于机器学习算法差异的广泛视角。它面向具备一定 Scala 编程语言基础和基本统计知识的读者，并不要求读者具备数据挖掘和机器学习的经验。 源代码指南 源代码使用指南在 SourceCodeGuide.html 文档中进行详细说明。 示例应用 代码示例主要与投资组合管理和交易策略相关。 深入学习 对于对数学或库中实现的技术感兴趣的读者，建议参考以下书籍： “机器学习：概率论” K. Murphy-麻省理工学院出版社-2012 “统计学习的要素” T. Hastie，R.Tibshirani，J.Friedman-施普林出版社

Matlab程序现在终止了以下代码，实现了机器学习算法的Python版本。目录一、 1、代价函数：我们要求出theta，使得代价函数最小化，即我们拟合出的方程与真实值最接近。共有m条数据，代表我们要拟合的方程到真实值距离的平方，这是因为可能存在正负值抵消的情况，因此平方运算。原因是可能会存在负值，正负值可能会抵消，前面有一个系数2。下面的代码实现了这一过程： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法：代价函数对theta求偏导数得到：因此，对theta的更新可以写为：其中α为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3等。为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)的泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x)，即负梯度方向乘以一个很小的步长α来减小△x