手写SVM算法Matlab实现 - 机器学习项目指南

这个代码库收录了机器学习中常用的方法，包括手写SVM算法的MATLAB实现。该库将持续更新，用户可以从源代码中获取详细的用法信息。每个文件夹包含的主要工作如下：1. Gan：通过TensorFlow生成手写数字图像。2. Cnn：通过TensorFlow识别数字验证码，可用于解决验证码对自动爬虫的障碍。请注意，我使用网络上的Python代码作为训练/测试数据集来生成验证码。

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。

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。

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。

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

机器学习作为人工智能领域的重要分支，在当前大数据时代背景下尤为重要。介绍了《机器学习实战》中关于线性规划的Matlab代码实现，从数据中提取有价值信息和模式。该文章源自子实的学习笔记，使用Jupyter Notebook编写，推荐在中查看。内容基于斯坦福网络课程《机器学习》，对每讲进行了详细记录，着重展示了实际应用与计算内容。

支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPSO 包囊方法 装袋 AdaBoost 梯度提升 XGBoost 堆码