Matlab中带反馈的机器学习技术

介绍了Matlab中带有反馈机制的机器学习源码范例，从简单到复杂进行逐步讲解。代码示例包括数据预处理、模型训练、反馈机制的设计与实现，并且详细解释了每一部分的功能与优化技巧。 1. 数据预处理 首先，准备数据是机器学习的第一步。在Matlab中，可以使用load函数导入数据集，并使用标准化处理来优化模型的性能。 2. 模型训练 接下来，我们通过定义网络结构、选择合适的学习算法（如梯度下降、支持向量机等）来进行训练。 3. 反馈机制的实现 在本篇范例中，反馈机制的核心思想是根据模型预测误差动态调整学习过程，使得模型在训练过程中能够自适应调整，提高学习效率。 4. 代码实现 % 数据加载与预处理

这个项目涉及到在Matlab中应用机器学习进行人脸识别的方法。我将探索现有的人脸识别技术。示例代码\"Image_proc\"演示了图像处理的基本步骤。我选择使用Yalefaces_A数据库作为人脸识别的数据集，该数据库包含15个主题，每个主题有11张图像，展示不同的面部表情和配置，例如中央光线、戴眼镜、开心等。首先，我将进行人脸特征选择，尝试主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）两种方法。然后，我将使用支持向量机（SVM）和神经网络（NN）进行人脸分类，分别调整不同的参数。\"PCA_SVM_ANN\"文件夹展示了使用PCA特征选择结合SVM和ANN分类的代码，\"ICA_SVM_AN

机器学习这门学科关注计算机程序如何通过积累经验自动提高性能。近年来，机器学习已广泛应用于多个领域，例如数据挖掘程序用于检测信用卡交易欺诈，信息过滤系统用于获取用户阅读兴趣，以及自动驾驶汽车在高速公路上的应用。该学科的理论和算法也取得了重大进展。

虽然原版书籍对于刚接触机器学习的人来说可能有些挑战，但配套的Weka平台提供了一个实践学习的便捷途径。

在机器学习领域，掌握基础的数学知识至关重要，包括微积分、线性代数、统计学、物理学以及编程语言（如Python和C++）。件“导数公式.pdf”着重讲解了微积分中的导数概念，这是理解和应用机器学习算法，尤其是优化算法的关键。导数是微积分的核心概念之一，表示函数在某一点上的瞬时变化率。机器学习中，我们常需计算损失函数相对于模型参数的导数，以便通过梯度下降等优化方法更新参数，提升模型性能。 以下是导数的一些基本公式： 常数函数的导数：若 \( y=f(x)=A \) （A为常数），则 \( y'=0 \)。这表示常数值不随自变量x的变化而改变，变化率为零。 幂函数的导数：对于 \( y=f(

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

这是一本关于数据挖掘和模式识别经典教材的英文版，出版自CMU。