matlab中存档算法代码-Pattern_recognition:加州大学圣地亚哥分校，模式识别课程作业（教授：HenrikI...

matlab中存档算法代码模式识别课程分配（机器学习算法的实现和详细信息） 硬件1：使用我自己的代码实现了PCA，LDA和交叉验证。 硬件2：实施决策树，随机森林和Adaboost。 HW3：在Scikit-Learn中使用过的支持向量机并对其进行了调整。 HW3-2（文件：svm_hard_soft_kernel.m）：使用MATLAB和CVX软件包实现了SVM（软边距，硬边距，rbf内核和多边形内核），并比较了超参数和内核的效果。 数据集： 葡萄酒数据集： Covertype数据集： MNIST数据集： 运行我的代码： 每个子目录中都有自述文件。 您可以遵循进一步的指导。 对于HW3-2，请使用带有CVX（凸优化包）的matlab（我的版本是MATLAB 2016b），您可以在这里找到它：）。 这部分的数据集是在matlab脚本中初始化的随机点，用于随机点初始化的参数经过了精心设计。