matlab精度检验代码-Machine-Learning:在线机器学习课程的编程作业

matlab精度检验代码机器学习 在线机器学习的编程作业 该存储库包括我参加的一门机器学习课程中的编程作业解决方案。 此处提供的材料仅供参考，不得以任何可能会违反您班级荣誉代码的方式使用。 所有代码都是用MATLAB编写的。 MATLAB通常用于机器学习应用程序的原型制作。 我试图尽可能地避免循环，并对这些分配中的几乎每个操作进行矢量化处理。 将其用作如何编写简单的单行代码以进行计算的指南，该代码在通过循环执行时需要进行大量索引跟踪。 使用向量还可以使您的代码效率显着。 线性回归模型可预测房价。 逻辑回归和分类器 多类别分类和神经网络 神经网络学习 正则化线性回归和偏差/方差（学习曲线） 支持向量机和垃圾邮件分类器 包含练习中可选部分的代码。 为此，您需要将电子邮件从中提取到“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”文件夹中。 然后，为了进行培训和测试，请运行以下命令： load( ' newSpamTrain.mat ' ); C = 0.03 ; model = svmTrain(Xtrain, ytrain, C, @linearKernel); p = svmPredict(model, X