BO神经网络MATLAB简单代码-MachineLearning:机器学习领域的一些经验

BO神经网络MATLAB简单代码一些机器学习经验 高斯过程的贝叶斯优化 您将看到一个使用贝叶斯优化来优化简单神经网络的超参数的示例 使用“预期改进”获取功能： 高斯过程回归与分类 高斯过程的回归 我们有嘈杂的传感器读数（由错误栏指示）。 首先，我们将进行点预测： 接下来，我们将预测100分 最后，我们使用超参数的MAP估计： 高斯过程分类 我们已经生成了训练点和标签，然后尝试计算测试点的标签。 每个+是一个训练点，而*是测试点： 如果'*'和'o'的颜色重合，则该点已正确分类。 周围没有圆圈的点是训练点（'+'）。 线性回归（LR）和分类（LC） 高维特征空间中的LR 在这里，借助基本函数将输入投影到hd特征空间，并遵循标准线性模型的其余部分进行回归。 我们看到了不同选择对基函数超参数的影响。 具有线性和二次决策边界的LC 采样技术 从柯西分布中采样 主成分分析 PCA基础 在该文件夹中，您还可以找到具有各向同性噪声的PCA的代码。