吭哧吭哧埋头干

机器学习

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全部文章 / 机器学习（共16篇）

【神经网络】BP算法解决XOR异或问题MATLAB版

第一种 %% %用神经网络解决异或问题 clear clc close ms=4;%设置4个样本 a=[0 0;0 1;1 0;1 1];%设置输入向量 y=[0,1,1,0];%设置输出向量 n=2;%输入量的个数 m=3;%隐层量的个数 k=1;%输出层的个数 w=rand(n,m)...

2017-06-15

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【机器学习】粗糙集属性约简—Attribute Reduction

介绍　　RoughSets算法是一种比较新颖的算法，粗糙集理论对于数据的挖掘方面提供了一个新的概念和研究方法。本篇文章我不会去介绍令人厌烦的学术概念，就是简单的聊聊RoughSets算法的作用，直观上做一个了解。此算法的应用场景是，面对一个庞大的数据库系统，如何从里面分析出有效的信息，如果一da...

2017-06-14

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【机器学习】粗糙集（Rough Set Approach）

粗糙集理论是一种研究不精确，不确定性知识的数学工具。粗糙集理论的知识表达方式一般采用信息表或称为信息系统的形式，它可以表现为四元有序组K=（U，A，V，P）。其中U为对象的全体，即论域；A是属性全体；V是属性的值域；P为一个信息函数，反映了对象x在K中的完全信息。粗糙集的思想为：　　一种...

2017-06-13

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【机器学习】随机森林(Random Forest)

随机森林是一个最近比较火的算法它有很多的优点：在数据集上表现良好在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要在创建随机森林的时候，对generl...

2017-06-13

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【神经网络】BP反向传播神经网络

BP算法细节参数说明：假设有n层。J表示代价函数，和上面的E是同样的意思，只不过用不同的字母写而已。分析：要想知道第l层的第i个结点的残差，必须知道该节点所连接的下一层的各个结点的权值，以及这些结点的残差，幸亏第l+1层已经计算出来了残差，你只要把后面一层的每个结点j的残差乘...

2017-06-05

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【MLP】多层感知机网络

BPN(Back Propagation Net) 反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，是前向神经网络的一种。 BP网络主要用于： 1)函数逼近与预测分析：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数或预测未知信息； 2)模式识别：用一个特定的输出矢量...

2017-06-05

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