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MATLAB用拟合出的代码绘图-Machine_Learning_INM431:机器学习_INM431
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MATLAB用拟合出的代码绘图机器学习_INM431 内容 第一周笔记 MatLab的主要命令 如果您在MatLab命令终端中的“编辑”之后键入任何内置的MatLab方法,您将获得有关该方法如何工作甚至代码本身的详细信息。 例如,下面的命令将为您提供有关'cov'(协方差)方法的详细信息。 edit cov 什么是协方差矩阵? 协方差矩阵是一个平方矩阵,给出给定随机向量的每对元素之间的协方差。 在矩阵对角线中存在方差,即每个元素与其自身的协方差。 它本质上用作协方差,但以矢量/矩阵形式使用。 只需将其视为可以告诉您变量之间的协方差的表格即可。 第二周笔记 什么是模型参数? 模型参数是模型内部的恒定配置/设置变量,其值可以从数据中估算出来。 模型在进行预测时是必需的,并且值定义了问题上模型的准确性。 什么是模型的超参数? 模型超参数是模型外部的配置/设置,其值无法从数据中估算。 它们通常用于流程中以帮助估计模型参数。 它们通常由从业者指定。 通常可以使用试探法来设置它们。 它们通常针对给定的预测建模问题进行调整。 我们无法知道给定问题上模型超参数的最佳值。 我们可能会使用经验法则,复制在
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Machine_Learning_INM431-main.zip (33个子文件)
Machine_Learning_INM431-main
NaiveBayesClassificationFormula.png 34KB
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Week 3
ML Week 3 MatLab
Coin_Flip_Bayes_ Simulation.zip 638B
bayesExampleCoins.m 892B
bayesExample.m 1KB
Coin_Flip_Bayes_ Simulation
Coin_Flip_Bayes_Simulation.m 1KB
MLTutorialWeek3Ex.m 3KB
IrisFlowersClassificationTreeGraph.png 80KB
PriorAndPosteriorDistributionBayesModelling.png 392KB
Week 4
ML Week 4 MatLab
MLTutorialWeek4Ex.asv 2KB
MLTutorialWeek4Ex.m 3KB
gausNaiveBayesIntro.asv 2KB
naiveBayesIntro.m 3KB
DecisionTreeExample.png 56KB
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Week 1
ML Week 1 MatLab
README.md 183B
CovarianceMatrix.png 12KB
Covariance Matrix
CovMatrix.m 2KB
ProbabilityOfEvidenceBayesRule.png 14KB
IrisFlowersClassificationTreeText.png 63KB
README.md 27KB
Week 2
ML Week 2 Tutorial Part 2 Help A.png 549KB
ML Week 2 Tutorial Part 2 Help B.png 605KB
ML Week 2 MatLab
MLTutorialWeek2ExPart2.m 2KB
CovarianceAndCorrelationPart1OptionalB.png 20KB
CovarianceAndCorrelationPart1.png 38KB
MLTutorialWeek2ExPart1.m 860B
MLTutorialWeek2OptionalEx.m 138B
CovarianceAndCorrelationPart1OptionalA.png 73KB
PriorAndPosteriorDistributionCalculationBayesModelling.png 394KB
IrisFlowerDatasetScatterPlotMatrix.png 170KB
IrisSpeciesPetalScatterPlot.png 72KB
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