机器学习遗传算法光速入门|原理流程、交叉变异、混合优化|Matlab程序实例
freexyn编程实例视频教程系列47：Matlab与遗传算法。遗传算法：建立包含多个个体（染色体）的种群，通过选择/交叉/变异等方式，不断迭代更新，改进个体和种群，经过一系列的演化，最终收敛到全局最优解；内容包括算法概念/流程/选择/交叉/变异/精英个体/迭代终止/可视化/过程显示、动态迭代收敛过程动画显示/混合优化实例/非线性约束问题实例/整数约束优化问题实例，全程高能演示Matlab编程求解代码，手把手教学，涵盖启发式算法全局最优解与常规优化结果的比较和调参演示，理论与实践相结合，快速上手。
共11节 13人已学习¥19.0 免费试学
机器学习速学朴素贝叶斯分类算法|配套Matlab编程代码实例
freexyn编程实例视频教程系列25：朴素贝叶斯算法理论原理与Matlab编程实践。主要内容：朴素贝叶斯算法原理知识讲解，以及运用Matlab编程处理朴素贝叶斯算法的分类和回归问题。朴素贝叶斯算法的原理：根据后验概率判断分类（取概率最大）；手绘推演算法的运算过程，集理论与实践于一体，交叉验证的讲解，再代入误差和混淆矩阵，超参数优化，一节入门朴素贝叶斯算法：离散性数据和连续型数据分类方面的应用，默认高斯分布，进一步讲解核概率分布，KernelDistribution，介绍Matlab分类学习器交互界面，朴素贝叶斯算法分类实例：MNIST手写体数据集分类识别，朴素贝叶斯算法分类实例：判断心脏病。
共10节 13人已学习¥19.0 免费试学
机器学习精通SVM支持向量机算法及Matlab编程实战应用
freexyn编程实例视频教程系列26：Matlab与SVM支持向量机，主要内容：支持向量机算法（SVM）原理知识讲解，以及运用Matlab编程处理SVM算法的分类问题。SVM最佳超平面和边距的计算原理，SVM算法中支持向量是怎么解出来的？软边距和惩罚参数的用法，核函数Kernel和核变换的原理和选择，计算score、交叉验证模型、其他属性介绍，超参数优化，SVM分类实例：根据WiFi强度判断位置，多分类SVM支持向量机分类模型，经典SVM算法实例：mnist手写体数据集分类识别。
共15节 5人已学习¥19.0 免费试学
机器学习极简|Matlab解微分方程编程应用实例|含解析解法和数值解法
freexyn编程实例视频教程系列14，Matlab解微分方程：一阶/二阶/高阶微分方程/组/数值解法/刚性问题/完全隐式问题/dsolve/ode45/ode15s/ode15i，一阶微分方程的解析解，以及一阶非线性微分方程、二阶微分方程、三阶微分方程、解微分方程组、数值解法ode45，计算和扩展解结构体，针对微分方程刚性问题的求解ode15s，完全隐式问题的求解ode15i，微分方程组的数值解法，使用微分方程数值解法，如何在特定点上求解，经典SIR传染病模型的建立与求解，传染病SIR微分方程模型的参数辨识，传染病SEIR模型和动态SEIR模型，分段微分方程的求解方法。
共14节 4人已学习¥19.0 免费试学
MatlabMatlab AppDesigner界面设计和回调编程实例视频教程
freexyn编程实例视频教程系列37：Matlab和AppDesigner，运用Matlab的AppDesigner进行自定义界面设计和功能编程，具体讲解每个组件（图窗、坐标区、按钮、编辑框、标签、列表框、下拉框、日期选择组件、图像组件、表格、面板、网格布局、菜单栏、上下文菜单、工具栏、选项卡、仪表、信号灯、开关、旋钮等）的属性和回调函数的用法，并且演示一些常用的APP设计案例，方便大家快速学习和借鉴使用。
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深度学习Matlab与深度卷积神经网络图像识别编程实例视频教程
运用Matlab编程处理深度学习在图像的分类识别和回归预测方面的应用，主要内容就是学习卷积神经网络。一个实例入门深度学习编程实例，让大家先有了解，然后从卷积神经网络的输入数据形式开始讲起：图像数据集读取并输入网络：表 table，网络分类识别并计算准确率，接下来是网络的结构层次原理：图像输入层imageInputLayer，卷积的原理，卷积层convolution2dLayer，批量归一化层batchNormalizationLayer，修正线性单元reluLayer，最大池化层maxPooling2dLayer，全连接层fullyConnectedLayer，归一化指数层softmaxLayer，分类输出层classificationLayer，重点针对卷积神经网络（工作原理和运行机制）和激活/特征提取内容，以及trainingOptions参数设置，trainingOptions算法篇和各个属性功能和用法，接下来讲数据存储imageDatastore，和图像预处理/图像增强augmentedImageDatastore，最后对预训练网络、迁移学习、回归神经网络、Deep Network Designer交互界面做了介绍和编程演示，并进行调参试验、调参实例（回归）、调参实例（分类），图像分类识别通用GUI/APP界面的制作，以及新版本深度网络用法更新的补充说明。
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freexyn
工程师
freexyn，简约自由之风格，擅长Matlab编程实战应用，已出品多个领域的实例视频教程：深度学习、神经网络、SVM算法、朴素贝叶斯算法、knn算法、智能优化算法如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、另外常规应用如插值、优化、拟合、脚本函数、绘图、GUI和AppDesigner界面设计等，在多个自媒体平台广受欢迎。
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