1.glmfit() 功能:构建一个广义线性回归模型. 使用格式:b=glmfit(X,y,distr),根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型,distr可取值为:binomial.gamma.inverse gaussian.normal(默认值)和poisson,分别代表不同类型的回归模型. 2.patternnet() 功能:构建一个模式识别神经网络. 模式识别神经网络是一个前馈神经网络,通过对已知含有标签的数据进行训练得到神经网络模型,从而可以对新的不含标签的数

更多内容请参考http://cn.mathworks.com/help/stats/index.html?s_cid=doc_ftr. Naive Bayes(朴素贝叶斯) Factor = NaiveBayes.fit(train_data, train_label); Scores = posterior(Factor, test_data); [Scores,Predict_label] = posterior(Factor, test_data); Predict_label = pre

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出).1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消.2.随机森林分类器(Rand

MATLAB中的分类器   目前了解到的MATLAB中分类器有:K近邻分类器,随机森林分类器,朴素贝叶斯,集成学习方法,鉴别分析分类器,支持向量机.现将其主要函数使用方法总结如下,更多细节需参考MATLAB 帮助文件.设 训练样本:train_data             % 矩阵,每行一个样本,每列一个特征 训练样本标签:train_label       % 列向量 测试样本:test_data 测试样本标签:test_label K近邻分类器 (KNN)mdl = Classifica

很方面的,懒得自己写了. clc   clear all     load('wdtFeature');         %   训练样本:train_data             % 矩阵,每行一个样本,每列一个特征   %  训练样本标签:train_label       % 列向量   %  测试样本:test_data   %  测试样本标签:test_label    train_data = traindata'    train_label = trainlabel'    

MATLAB机器学习没看到啥教程,只有一系列函数,只好记录下: MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,并可进行高级配置(比如训练决策树时设置的各种参数) ,这里由于篇幅的限制,不再详细描述.我仅列出我认为的最简单的使用方法.详细使用方法,请按照我给出的函数名,在matlab使用如下命令,进行查阅. doc <函数名>   [正文] Matlab用于训练机器学习模型的函数主要分为三类: 有监督学习 无监督学习 集成学习 1.有监督学习: 类名 方法名 函数名 说明 线性回归 多元线性回

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出). 1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消. 2.随机森林分类器(Ra

matlab 当前支持的弱学习器(weak learners)类型分别为: 'Discriminant' 'knn' 'tree' 可通过 templateTree 定义: 1. fitcensemble:用于分类问题的集成学习框架 Mdl = fitcensemble(Tbl,ResponseVarName) 第一个参数为 table,第二个参数则是 table 中对应的目标属性列的列名(字符串类型) load census1994 Mdl1 = fitcensemble(adultdata,

function [X,Y,T,auc,optrocpt,subY,subYnames] = ... perfcurve(labels,scores,posClass,varargin) %PERFCURVE Compute Receiver Operating Characteristic (ROC) curve or other % performance curve for classifier output. % % [X,Y] = PERFCURVE(LABELS,SCORES,POS