原创 數模(04)---圖論模型(Dijkstra算法)

matlab---Dijkstra算法Dijkstra算法簡介帶權鄰接矩陣Dijkstra算法matlab源碼 Dijkstra算法簡介 下面給出一例,如下圖。        按照上方給出的算法步驟可以求得V1-V11的最

原创 數模(05)---圖論模型(Floyd算法)

matlab---Floyd算法Floyd算法思想Floyd算法matlab源碼Floyd算法應用舉例 Floyd算法思想 Floyd算法matlab源碼         根據算法思想,可以編寫Floyd算法的matlab程序如

原创 01.前言——Matlab語言基礎

Matlab語言代碼基礎       此篇matlab語言基礎代碼的整理是ZJU心橙園製作的,視頻地址可見:https://www.bilibili.com/video/av78309804?p=2 %語言代碼基礎 % 常用命

原创 多元線性迴歸

多元線性迴歸多元線性迴歸原理梯度下降法實現多元線性迴歸sklearn實現多元線性迴歸 多元線性迴歸原理        多元線性迴歸表示有多個特徵,如X1,X2…… 梯度下降法實現多元線性迴歸        因爲是多元線性

原创 梯度下降法實現一元線性迴歸

梯度下降法實現一元線性迴歸        給定一個數據集,該數據集是n行2列的數據。當用記事本打開數據時,每行的2列數據是用逗號隔開的。首先要提取文件裏面的數據,之後根據提取的數據進行畫圖。        數據集見鏈接:http

原创 嶺迴歸(Ridge Regression)

嶺迴歸(Ridge Regression)嶺迴歸基本原理sklearn實現嶺迴歸 嶺迴歸基本原理        嶺迴歸的代價函數加入了一個L2正則項(沒有正則項的是無偏估計,加入正則項的代價函數爲有偏估計),最後一個正則項係數

原创 邏輯迴歸

邏輯迴歸(Logistic Regression邏輯迴歸預測函數決策邊界邏輯迴歸代價函數邏輯迴歸正則化正確率/召回率/F1指標        邏輯迴歸是解決分類問題的,如垃圾郵件分類、預測腫瘤是良性還是惡性、預測某人的信用是否良

原创 sklearn實現一元線性迴歸

sklearn實現一元線性迴歸        sklearn是完成機器學習最常用的庫。此庫封裝了很多種機器學習算法,算法的細節都被封裝在庫裏面,我們使用時只需要調用它的接口就可以了。數據集見我上一篇博客的鏈接。 from s

原创 特徵縮放、交叉驗證法、過擬合、正則化

特指縮放、交叉驗證法、過擬合、正則化特徵縮放交叉驗證法過擬合(Overfitting)正則化(Regularized) 特徵縮放        可以看到上面的例子,當數據不一致時,即類型和單位不一致時,會造成畫的圖像取的單元格

原创 sklearn實現多項式迴歸

多項式迴歸        一個數據集,用散點圖畫出來如下圖,可以看到此時用一條直線(或者超平面)是不能擬合的,所以需要用一個多項式表示的曲線(或者超曲面)才能得到更好的擬合結果。        下面可以看一個例子:有不同

原创 機器學習背景介紹

機器學習背景介紹人工智能機器學習神經網絡深度學習 人工智能        人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫爲AI。是指使用某種算法來實現機器來模擬人的智能或者超越人的智能。人工智能並不是指任

原创 機器學習基本概念

機器學習基本概念數據挖掘和機器學習的關係訓練數據/驗證數據/測試數據監督學習/無監督學習/半監督學習迴歸/分類/聚類 數據挖掘和機器學習的關係 什麼是數據挖掘?        能夠通過簡單的查詢就能知道結果的問題不屬於數據挖掘

原创 標準方程法

標準方程法 Normal Equation標準方程法原理線性迴歸實現標準方程法 標準方程法原理        標準安全法與梯度下降法都是用來解決線性迴歸的方法。假如有一個代價函數J(θ),畫出圖像如下圖,可以看到這個代價函數有一

原创 線性迴歸與非線性迴歸

線性迴歸與非線性迴歸一元線性迴歸介紹代價函數與相關函數梯度下降法 一元線性迴歸介紹 代價函數與相關函數        相關係數的值越接近1,表示樣本點越接近於線性關係;相關係數的值越接近0,表示樣本點越不接近於線性

原创 數模(01)---層次分析法

matlab---層次分析法層次分析法步驟如何構建層次結構模型構建層次結構模型舉例成對比較矩陣標度表成對比較矩陣一致性檢驗層次分析法舉例        層次分析法根據問題的性質和要達到的總目標,將問題分解爲不同的組成因素,並按照因