作为(曾)被认为两大最好的监督分类算法之一的adaboost元算法(另一个为前几节介绍过的SVM算法)，该算法以其简单的思想解决复杂的分类问题，可谓是一种简单而强大的算法，本节主要简单介绍adaboost元算法，并以实例看看其效果如何。该算法简单在于adaboost算法不需要什么高深的思想，它的基础就是一个个弱小的元结构（弱分类器），比如就是给一个阈值，大于阈值的一类，小于阈值的一类，这样的最简单
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2024-01-04 18:35:34
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在处理“matlab机器学习分类”的问题时，您将能够运用MATLAB强大的工具和函数库来完成各种分类任务。从数据预处理到模型构建和评估，整个过程可以有效地应用于实际场景中。接下来，我们将分步探讨如何在MATLAB中使用机器学习进行分类。
## 环境准备
在开始之前，确保您的环境已充分准备，MATLAB的设置也应考虑到所需的工具箱。
### 依赖安装指南
确保您已经安装了MATLAB及Mac
# MATLAB 机器学习图像分类入门指南
在现代数据科学中，图像分类是计算机视觉领域中的一项重要技术。通过机器学习的方法，我们可以训练模型来识别和分类不同类型的图像。下面，我们将逐步引导你完成“MATLAB 机器学习图像分类”的过程，并提供必要的代码示例及解释。
## 流程概览
以下是整个图像分类工作流程的表格：
| 步骤 | 描述
贝叶斯实验Part 1．仿真实验随机产生10000组正样本和20000负样本高斯分布的数据集合（维数设为二维），要求正样本：均值为[1;3]，方差为[2 0;0 2]；负样本：均值为[10;20]，方差为[10 0;0 10]。先验概率按样本量设定为1/3和2/3.分别利用最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器对其分类。（假设风险程度正样本分错风险系数为0.6，负样本分错风险为0.4，
我们知道SVM的基本原理就是找一个超平面（广义平面）将样本分为几个部分，即分类。MATLAB中自带SVM包，使用起来也十分方便，假如X是特征矩阵，Y是分类标签（可以是数值（1、2）也可以是string，总之有区别就行。）二分类代码SVMModel = fitcsvm(X,y) %训练分类器
CVSVMModel = crossval(SVMModel); %分类器的交叉验证
classLoss
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2024-05-14 14:09:46
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train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnr
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2024-04-01 14:02:51
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matlab学习一 数组创建一维数组用[]方括号号表示数组 一维数组行向量元素用空格，逗号分隔，列向量元素用分号分割，或者对行向量用 ’ 进行转置得到。总结： 创建一维数组可能用到的是方括号[] 冒号：空格 逗号 分号，函数linspace和logspacea = [] ; % 把变量赋值为空的方括号即可创建空的数组
b = [1 2 3 4] ;
c = [1,2,3,4];
d = b';
目录效果展示项目简介程序代码基本思路局部算法程序文档程序源码更新日志 效果展示项目简介软件平台：Matlab；软件功能： 画出一个，比较逼真的玫瑰花，形状可以调节；修改相关参数，理论上可以画出其他种类的花，以及形状类似的物品；灵感来源：奶油蛋糕的一种裱花手法；项目缘由：送给我爱人的情人节礼物~代码水平：新手水平，非专业向；备注说明：限于篇幅等原因，没有上传全部代码。包括一些新功能，更多可控参
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2024-10-17 18:07:36
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https://www.toutiao.com/a6684876999611122187/2019-04-28 17:36:54目录：1.贝叶斯分类器的基础2.朴素贝叶斯分类器3.朴素贝叶斯分类实例4.关于朴素贝叶斯容易忽略的点5.朴素贝叶斯分类器的优缺点1. 摘要贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类器。而朴素...
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2019-04-30 08:31:54
275阅读
目录第1关：组合相似分类器提高分类性能任务描述：相关知识：一、几种不同的分类器：二、bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法：三、boosting：编程要求：测试说明：第1关：组合相似分类器提高分类性能任务描述：本关任务：编写一个组合分类器。相关知识：为了完成本关任务，你需要掌握：1.了解几种不同分类器 2.如何遍历数组。一、几种不同的分类器：基于数据集多重抽样的分类器 我们可以将不同的
分类器的作用：常规任务是利用给定的类别已知的训练数据来学习分类规则和分类器，然后对未知数据进行分类（或预测）。分类算法：划分为了两类，即基于概率密度的方法和基于判别函数的方法。基于概率密度的分类算法通常借助于贝叶斯理论体系，采用潜在的类条件概率密度函数的知识进行分类； 在基于概率密度的分类算法中，有著名的贝叶斯估计法[40]、最大似然估计[39] [149]，这些算法属于有参估计，需要预先假设类别
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2023-12-31 14:21:12
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一、逻辑回归（Logistic Regression） 核心代码： % 加载数据（以鸢尾花数据集为例） load fisheriris; X = meas(:,1:2); % 选择前两个特征 Y = species; % 数据划分 cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3 ...
机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
430阅读
如果如今要构建一个网络图书馆，我们能够给新进来的书贴上若干个标签，没有机器学习算法的情况下，我们须要给这些书手动分类。是计算机类的呀，还是非计算机类的呀。是小说类的呀。还是非小说类的云云。 那么。我们能够通过让程序自己学习怎样通过一本书上的若干标签来进行图书类别的区分，这样就能够节省非常多人力，这也
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2017-08-21 08:16:00
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# 机器学习逻辑回归分类器
随着大数据时代的到来，机器学习逐渐成为解决复杂问题的重要工具。在众多机器学习算法中，逻辑回归作为分类问题中的常用方法，以其简单性和良好的解释性而受到广泛欢迎。本文将介绍逻辑回归的基本概念、实现过程，并配合代码示例进行说明。
## 一、逻辑回归概述
逻辑回归是一种用于二分类问题的统计方法，其核心思想是利用线性方程来预测事件发生的概率。不同于线性回归直接预测结果值，逻
原创
2024-09-11 03:59:52
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机器学习算法选择
没有最好的分类器，只有最合适的分类器。
数据维度越高，随机森林就比AdaBoost强越多，但是整体不及SVM。
数据量越大，神经网络就越强。
1、K近邻
典型KNN，它的思路就是——对于待判断的点，找到离它最近的几个数据点，根据它们的类型决定待判断点的类型。
它的特点是完全跟着数据走，没有数学模型可言。
适用情景：
需要一个特别容易解释的模型的时候。
比如需要向用户解释原因的
原创
2023-07-11 09:12:23
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评价指标混淆矩阵（confusion matrix）给定一个模型的预测标签时，混淆矩阵可以被用来快速计算精度和召回率。对于二分类问题：真正例（TP）：实际上是正例的数据点被标记为正例假正例（FP）：实际上是反例的数据点被标记为正例真反例（TN）：实际上是反例的数据点被标记为反例假反例（FN）：实际上是正例的数据点被标记为反例准确率准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。准确率（正确率）= 所有
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2024-07-10 06:30:47
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如何选择机器学习分类器？你知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法测试
不同参数），然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只是为你的问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起点，这里有一些我这些年发现的还不错的一
般准则。你的训练集有多大？如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要
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2023-10-12 12:19:26
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根据贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解\(P(x|c)\)的问题，在上一篇贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE与MAP
中，我们分析了第一个求解方法：极大似然估计。在本篇中，我们来介绍一个更加简单的\(P(x|c)\)求解方法，并在此基础上讲讲常用的一个贝叶斯分类器的实现：朴素贝叶斯
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2024-01-15 22:58:03
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Q：什么是分类器？ A：就是用来把输入的数据进行分类的模型（本质上是函数）。图1，黑色的曲线就是非线性分类器。以曲线的形式分类了红点和蓝点。 图2，黑色的直线就是线性分类器。以直线的形式分类红点和蓝点。一、线性分类器以上图的二分类（红点和蓝点）为例：线性分类器就是用一个“超平面”将两个样本隔离开，如：（1）二维平面上的两个样本用一条直线来进行分类；（2）三维立体空间内的两个样本用一个平面来进行分类
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2024-07-30 13:39:59
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