编程-如何不使用Matlab已有命令编写BP神经网络基本原理，来实现手写数字识别？
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如何不使用Matlab已有命令编写BP神经网络基本原理，来实现手写数字识别？
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开发者常用软件，超百款实用软件一站式提供什么是神经网络算法-极限学习机？基于MATLAB的学习机算法如何实现车牌识别功能？
全部答案（共1个回答）
SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快...
极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经相关信息SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
请询问专业人士，早些解决问题
网上没有人专门做个中文文档发布的，一般就算做了也都是写成书了，建议你买本书吧，这方面的书还蛮多的。
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法.它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等.这...
PKPM，绝对OK
源码matlab都有现成的啊 ;D
matlab command window &&
edit mhsample
b超单上只有一个数据吗？正常情况下都会有些什么数据的啊？
答: IMS在企业发展过程中能起到什么作用呢？
首先，它能够帮助中小物流企业有效降低成本、提升管理效率；
其次，IMS能够帮助中小物流企业显著改善客户服务质量，建立良...
答: 探测实现技术4.1SNMPAgent的实现目前，已经有一些可用的SNMPAgent开发工具包，它们提供一些基本的框架平台，实现了Agent的通用功能，在其基础上...
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机器学习及其matlab实现—从基础到实践
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评论: 0|原作者: 仙豆
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考虑到众多学员基础不一,本次课程将会分成三大部分:MATLAB 入门基础与提高、机器学习基础和具体案例实践。
课程大纲：
第一课:MATLAB 入门基础
1、简单介绍 MATLAB 的安装、版本历史与编程环境
2、MATLAB 基础操作(包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等)
3、文件导入(mat、txt、xls、csv 等格式)
第二课:MATLAB 进阶与提高
1、MATLAB 编程习惯与风格
2、MATLAB 调试技巧
3、向量化编程与内存优化
4、图形对象和句柄
1、BP神经网络的基本原理
2、BP神经网络的 MATLAB 实现
3、案例实践
4、BP神经网络参数的优化
第四课:RBF、GRNN 和 PNN 神经网络
1、RBF 神经网络的基本原理
2、GRNN 神经网络的基本原理
3、PNN 神经网络的基本原理
4、案例实践
第五课:竞争神经网络与 SOM 神经网络
1、竞争神经网络的基本原理
2、自组织特征映射(SOM)神经网络的基本原理
3、案例实践
第六课:支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
1、SVM 分类的基本原理
2、SVM 回归拟合的基本原理
3、SVM 的常见训练算法(分块、SMO、增量学习等)
4、案例实践
第七课:极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)
1、ELM 的基本原理
2、ELM 与 BP 神经网络的区别与联系
3、案例实践
第八课:决策树与随机森林
1、决策树的基本原理
2、随机森林的基本原理
3、案例实践
第九课:遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
1、遗传算法的基本原理
2、常见遗传算法工具箱介绍
3、案例实践
第十课:粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法
1、粒子群优化算法的基本原理
2、案例实践
第十一课:蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)
1、粒子群优化算法的基本原理
2、案例实践
第十二课:模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)
1、模拟退火算法的基本原理
2、案例实践
第十三课:降维与特征选择
1、主成分分析的基本原理
2、偏最小二乘的基本原理
3、常见的特征选择方法(优化搜索、Filter 和 Wrapper 等)
授课时间：课程预计日开课，预计课程持续时间为15周。
授课对象 ：
本课程适用于对 MATLAB 和机器学习感兴趣的学员,包括相关专业的本科生、硕士生与博士生,以及进入职场从事数字信号处理、机器学习与数据挖掘等方向的学员。本课程适用 于机器学习零基础和 MATLAB 有一定基础的学员。
课程环境 ：
MATLAB 版本:MATLAB R2014a
操作系统:Windows 7
收获预期 ：
通过本次课程的学习,学员们将会掌握各种常见机器学习算法的原理与思想,更重要的 是,学员们将学会利用 MATLAB 等编程工具实现各种机器学习算法,并应用到实际的问题和案例中。同时,学员们将从讲师的授课中学习到大量的 MATLAB 编程经验与技巧,可以快速地从 MATLAB 新手编程 MATLAB 达人。
讲师介绍 ：本次课程将由matlab_geeker讲师完成。matlab_geeker 讲师,曾先后任国内两大 MATLAB 论坛 (和)的版主，具备十余年的 MATLAB 编程开发经验,同时在机器学习领域积累了大量的实际案例。参与编著了多本MATLAB和机器学习相关书籍，销量一直处于同类书籍的前列。&课程试听 ：
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！
本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定 收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业，则300元全款退回，优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！
课程授课方式：
1、 学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、 结业测验：通过测验，完成学业。
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