推出【Matlab量化投资系列】 机器学习 所谓机器学习，其实就是根据样本数据寻找规律，然后再利用这些规律来预测未来的数据（结果）。 但是，直到今天，机器学习也没有一种被大家广泛认同的理论框架产生，这个也是机器学习被大家诟病的原因之一：它是没有理论基础的。 目前机器学习的方法大概可以分为以下几种： 1、经典的参数统计估计方法：基于传统统计学，需要已知的样本分布形式，局限性比较大。 2、经验非线性方法：利用已知样本建立非线性模型（如人工神经网络），克服了传统参数估计方法的困难，但缺乏统一的数学理论。
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
LibSVM是开源的SVM实现，支持C， C++， Java，Python ， R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本。
前言 论文网站：http://arxiv.org/abs/1404.3606 论文下载地址：PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
RBF神经网络和BP神经网络的区别就在于训练方法上面：RBF的隐含层与输入层之间的连接权值不是随机确定的，是有一种固定算式的。下面以精确型RBF为例。
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练），相信会是一个非常好的学习Demo。本博文目录如下：
SVM已经是非常流行、大家都有所耳闻的技术了。网络上也有很多相关的博客，讲解得都非常详细。如果你要从零开始推导一个SVM，细致抠它全程的数学原理，我建议可以阅读此篇文章：Zhang Hao的《从零构建支持向量机》。因此本文就不做过多的枯燥的数学原理的讲解。
源 | 我i智能 支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。 本系列旨在以基础化的过程，实例化的形式一探SVM的究竟。曾经也只用过集成化的SVM软件包，效果确实好。因为众人皆说原理复杂就对其原理却没怎么研究，最近经过一段时间的研究感觉其原理还是可以理解，这里希望以一个从懵懂到略微熟知的角度记录一下学习的过程。其实网络上讲SVM算法的多不胜数，博客中也有许多大师
支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。
📷 来源 | 我i智能（公众号ID：AInewworld） 写在之前 支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。 本系列旨在以基础化的过程，实例化的形式一探SVM的究竟。曾经也只用过集成化的SVM软件包，效果确实好。因为众人皆说原理复杂就对其原理却没怎么研究，最近经过一段时间的研究感觉其原理还是可以理解，这里希望以一个从懵懂到略微熟知的角度记录一下学习
写在之前 支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。 本系列旨在以基础化的过程，实例化的形式一探SVM的究竟。曾经也只用过集成化的SVM软件包，效果确实好。因为众人皆说原理复杂就对其原理却没怎么研究，最近经过一段时间的研究感觉其原理还是可以理解，这里希望以一个从懵懂到略微熟知的角度记录一下学习的过程。其实网络上讲SVM算法的多不胜数，博客中也有许多大师级博主的文章，
在使用MATLAB进行SVM分类器训练时，有时会出现以下错误提示：svmtrain (line 234) Y must be a vector or a character array. 这个错误是由于目标变量Y的类型不正确导致的。本文将介绍如何解决这个问题并提供具体的示例代码。
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
一、线性回归的概念 对连续型数据做出预测属于回归问题。举个简单的例子：例如我们在知道房屋面积(HouseArea)和卧室的数量(Bedrooms)的情况下要求房屋的价格(Price)。通过一组
低照度图像增强《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images》-LiTao 2004
前面三篇博文主要介绍了支持向量机的基本概念，线性可分支持向量机的原理以及线性支持向量机的原理，线性可分支持向量机是线性支持向量机的基础。对于线性支持向量机，选择一个合适的惩罚参数
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法，首先谈谈简介，然后给出算法实现流程，最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】
核函数的含义是两个输入变量的相似度，描述相似度的方法有很多种，就本人的项目经验来说用的最多的是相关系数和欧氏距离。本文对机器学习中常用的相似性度量进行了总结。
一、回顾 二、非线性问题的处理方法 在处理非线性问题时，可以通过将分线性问题转化成线性问题，并通过已经构建的线性支持向量机来处理。如下图所示： (非线性转成线性问题) (图片摘自：http:/
本文介绍了SVM在MATLAB中的实现方法，并通过示例展示了如何在鸢尾花数据集上应用SVM进行二分类。首先，简要介绍了SVM的原理和分类效果。其次，详细阐述了基于MATLAB的SVM实现步骤，包括数据导入、核函数选择、参数设置等。最后，通过对比不同参数下的分类效果，得出了对于该数据集合适的SVM参数。
之前整理总结迁移学习资料的时候有网友评论，大意就是现在的类似资料大全的东西已经太多了，想更深入地了解特定的细节。从这篇文章开始我将以《小王爱迁移》为名写一系列的介绍分析性的文章，与大家共享迁移学习中的代表性方法、理论与自己的感想。由于我的水平有限，请各位多多提意见，我们一起进步。今天第一篇必须以我最喜爱的杨强老师的代表性方法 TCA 为主题！（我的第一篇文章也是基于 TCA 做的） 【我刚整理重写好的加速版 TCA 代码（matlab）：http://t.cn/RazheBv】 问题背景 机器学习中有
支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于神经网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。
函数 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sin.html
在做实验的时候，需要用到python和matlab工具来进行不同的处理，比如在run神经网络的时候，需要使用pytorch框架得到网络的各个参数，在得到参数后需要使用matlab进行聚类规划。之前的做法是用python脚本耦合其联系，两者通信的方式是通过文件。后来发现matlab有针对于python的api引擎，瞬间感觉打开了新世界的大门，只需要在python中调用相关的api，就可以完成matlab的工作，再也不用一个一个复制文件了。
标签: fmincon| MATLAB非线性优化fmincon_数学_自然科学_专业资料。MATLAB非线性优化函数fmincon的详细整理 active-set and sqp algorithms 不接受用户提供的海塞矩阵……
在MATLAB 中使用 LaTex 字符 1.Tex 字符表 在 text 对象的函数中(函数 title、xlabel、ylabel、zlabel 或 text), 说明文字除使用标准的 ASCII 字符外,还可……
如果想要使用 cos 函数的用法 , 假如是初次使用 , 不熟悉相关函数用法 , 可以到 matlab 文档中查询相关函数的用法 ;
Matlab是一种数学计算和科学数据分析软件，可以用于各种任务，例如绘制图形、矩阵计算、信号处理、统计分析、机器学习和深度学习等。Matlab软件提供了一种易于使用的编程语言，可以通过命令行或脚本文件来执行任务。
MATLAB基本语法变量变量名保留变量不适合做变量名变量不应当覆盖内置函数变量类型数字型变量的显示格式MATLAB命令行使用MATLAB进行数字运算使用MATLAB计算数学表达式MATLAB内置的数学函数使用MATLAB进行矩阵运算定义矩阵向终端输入矩阵使用冒号运算符创建向量定义特殊矩阵矩阵的索引矩阵的操作操作矩阵的运算符操作矩阵的函数
MATLAB是一款非常强大的科学计算软件，它可以帮助用户进行数据分析、可视化、建模和仿真等工作。无论是学术界还是工业界，MATLAB都是非常受欢迎的工具之一。
functionfunc_baidu_56568133x=-200:200;y=(x0).*(x.^2+(1-x).^(1/4)-5);figure(1);plot(x,y)fh=@func_baid
如下所示为一方阵 在 matlab 输入矩阵: A = [1 2 4; 407 9 1 3]; 2. 2 查阅 matlab help 可以知道,利用 eig 函数可以快速求解矩阵的特征值与特 征……
>> axis([0 2*pi -0.9 0.9]) 图 5.1.3 使用了图形修饰的 plot 函数绘制的正弦曲线 5.1.3 图形的比较显示 在一般默认的情况下,MATLAB 每次使用 plot ……
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MATLAB在当前作用域内的多个函数具有相同名称时如何确定要调用的函数。当前作用域包括当前文件、相对于当前运行的函数的可选私有子文件夹、当前文件夹以及 MATLAB 路径。
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/86071134
MATLAB是一种用于科学计算和工程设计的高级技术计算软件。它提供了一个交互式环境，可以进行矩阵操作、绘图和数据分析等操作。MATLAB还包含了许多内置函数和工具箱，可以快速地完成高级计算和模拟。
MatLab 中 M 文件有函数和脚本两种不同类型，是可以被 MatLab 直接执行的源代码文件。
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
MATLAB是一种用于数值计算、数据分析和可视化的高级技术计算软件，常用于科学研究、工程设计、金融分析、数据挖掘和图像处理等领域。MATLAB提供了强大的矩阵计算、函数库、图形界面和编程环境，可以帮助用户快速构建和解决各种数学模型和算法问题。
本期教程主要是讲解Matlab R2018a的安装过程，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第2章 Matlab R2018a的安装 本期教程主要是讲解Ma
MATLAB作为一款专业的数学软件，被广泛应用于科学、工程和技术领域中。本文将以举例方式来介绍其特色功能和使用方法。
举个例子吧：D=[345];A=7;fsolve(@(X)sum(10.^(X-D))-A,0)则ans=3.7998就这么简单.(还想补充说明一点,fsolve中第一个变量是一个函数句柄,第二个变量
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
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