Advertisement

Machine Learning Toolbox: 包含SVM、回归、装袋、提升等众多机器学习工具的工具箱

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Machine Learning Toolbox是一款集成多种算法的软件包，内建支持向量机(SVM)、回归分析、装袋及提升等多种机器学习工具，助力用户轻松实现高效的数据挖掘与模式识别。 机器学习工具箱主程序可以对数据应用几种监督分类方法：Logistic回归（线性模型）、支持向量机、装袋随机森林以及神经网络。此外还可以使用其他一些工具，例如Boosting和K均值聚类等。 该程序使用的外部工具有以下几种： - Prtools用于套袋算法和随机森林 - DeepLearnToolbox-master 用于神经网络 - libsvm-3.20 适用于支持向量机 另外，部分代码来自Andrew Ng的Coursera MOOC。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Machine Learning Toolbox: 包含SVM、回归、装袋、提升等众多机器学习工具的工具箱
    优质
    Machine Learning Toolbox是一款集成多种算法的软件包，内建支持向量机(SVM)、回归分析、装袋及提升等多种机器学习工具，助力用户轻松实现高效的数据挖掘与模式识别。 机器学习工具箱主程序可以对数据应用几种监督分类方法：Logistic回归（线性模型）、支持向量机、装袋随机森林以及神经网络。此外还可以使用其他一些工具，例如Boosting和K均值聚类等。 该程序使用的外部工具有以下几种： - Prtools用于套袋算法和随机森林 - DeepLearnToolbox-master 用于神经网络 - libsvm-3.20 适用于支持向量机 另外，部分代码来自Andrew Ng的Coursera MOOC。
     
  • DQLearning-Toolbox: 深度强化学习的Q-Learning工具箱
    优质
    DQLearning-Toolbox是一款专为深度强化学习设计的Q-Learning算法实现工具箱，旨在简化用户在实验和应用中的操作流程。 强化学习工具箱（DRLToolbox）概述：该项目建立了一个集成深度强化学习训练、训练结果可视化、调参、模型版本管理等功能于一体的工具箱，并提供小游戏对算法进行测试学习，以帮助用户了解深度强化学习的乐趣并协助开发者的研究。 配置情况： - Python 3 - TensorFlow-gpu - pygame - OpenCV-Python - PyQt5 - systhreading - multiprocessing - shelve - os - sqlite3 - socket - pyperclip - flask - glob - shutil - numpy - pandas - time - importlib 如何运行？ 通过运行run_window.py文件可以启动窗口界面，其中包括主界面和设置界面。更多功能详情请参阅项目报告。 什么是强化学习？详见报告内容。 最终表现： 以贪吃蛇为例，在超过500万次的训练（耗时48小时以上）后，共完成36171局游戏。每局得分情况如图所示。
     
  • MATLAB函数工具包（包括复杂网络工具箱、图论工具箱、机器人功能工具箱及深度学习MATLAB工具箱等）
    优质
    本MATLAB函数工具包集合了复杂网络、图论分析、机器人学以及深度学习等多个领域的专用工具箱，为科研与工程应用提供了强大的计算支持。 GARCH工具箱（包括多元）、gpml函数工具箱、ICA独立成分分析、K均值聚类函数工具箱1.0、LibSvm函数工具箱、Lyapunov、复杂网络工具箱、混沌工具箱3.0、混沌及时间序列函数程序包3.0、机器人函数工具箱、聚类分析工具箱、卷积神经网络函数工具箱、粒子群优化工具箱、模拟退火工具箱、群体智能算法Matlab工具箱3.0、深度学习（卷积神经网络）函数工具箱3.0、深度学习matlab工具箱、时频函数工具箱、数据降维工具箱、数字图像处理工具箱、随机森林函数工具箱、图论工具箱、网页爬虫函数工具箱、遗传算法工具箱、蚁群算法ants工具箱和支持向量机工具箱1.0。
     
  • MATLAB工具箱包含众多函数的程序
    优质
    该段落介绍了一系列内置多种函数的MATLAB工具箱，旨在为用户提供便捷高效的编程和计算环境。 MATLAB工具箱包含许多函数的程序。
     
  • MATLAB Robotics Toolbox：机器人工具箱
    优质
    MATLAB Robotics Toolbox是一款专为机器人研究与开发设计的强大工具箱。它提供了广泛的算法和函数库，用于建模、仿真及分析各种类型的机械臂和其他机器人系统。无论是学术研究还是工业应用，该工具箱都能帮助用户快速实现复杂的机器人技术项目。 MATLAB 机器人工具箱提供了一系列函数和模型，用于机器人的分析、仿真和控制。它支持多种类型的机器人系统，并且包含详细的文档与示例代码，帮助用户快速上手并深入研究相关技术。此工具箱是进行机器人学教育及科研的理想选择。
     
  • MATLAB主成分回归代码及实例-Machine-Learning:机器学习
    优质
    本项目提供了使用MATLAB进行主成分回归（PCR）的代码和案例研究，旨在帮助理解在机器学习中如何应用PCA降维并结合线性回归模型。适合初学者快速上手实践。 该存储库包含Andrew Ng课程中某些练习的Python实现。对于课程中的许多作业，系统会指导您创建如线性回归和逻辑回归等算法的完整、独立的Octave/MATLAB实现。其余作业则依赖于课程作者提供的其他代码。在本存储库中，我大多使用了像Scikit-learn这样的现有Python库进行改写。参考：Coursera机器学习课程中的主成分回归示例及Matlab代码。
     
  • Matlab机器学习工具箱
    优质
    MATLAB机器学习工具箱提供了一系列用于训练和验证各种机器学习模型的功能，适用于分类、回归和聚类等多种应用场景。 很好很强大的经典Spider机器学习工具包，是初学者的必备选择。
     
  • Astra-Toolbox工具箱
    优质
    Astra-Toolbox是一款专为科研人员和工程师设计的软件包，它提供了一系列用于图像处理与计算机断层扫描数据分析的强大功能。此工具箱支持多种算法及可视化技术，帮助用户轻松实现复杂的数据分析任务。 关于CT重建技术，现在有许多开源工具箱可供使用，这大大减少了研究算法的时间，并且在实际应用中非常方便。例如ASTRA工具箱就是一个很好的例子，它不仅支持二维、三维的图像重建功能，还可以利用GPU加速处理速度，并兼容MATLAB和Python编程环境以及Windows和Linux操作系统，适用于各种应用场景。 然而，在网络上关于该工具箱的信息并不多见，因此这里提供一些简单的介绍供参考。首先访问ASTRA Toolboox官网可以下载最新版本的工具箱。在不同环境中安装时需要注意不同的配置要求，比如在我的Windows下的Matlab环境下至少需要Visual Studio 2015和CUDA8.0来支持GPU加速等功能。 另外，该工具箱提供了丰富的案例学习材料，并且其文档部分详细解释了所有调用方式。对于投影对象、投影光束以及算法等方面的不同需求，都有相应的工具来进行初始化设置或重建图像等操作，通过研究这些实例可以快速掌握使用方法。
     
  • 多元逻辑回归Matlab代码 - Machine Learning (Andrew Ng): 从零开始学习Ng的机器学习课程
    优质
    这段简介描述了基于Andrew Ng教授的Machine Learning课程开发的多元逻辑回归算法的MATLAB实现。通过这个项目，你可以从头开始理解和构建多元逻辑回归模型，深入理解机器学习的核心概念和技术。 多元逻辑斯蒂回归在机器学习课程挑战中的理解和应用是建立于掌握基础概念之上的。这些核心概念包括： - 线性回归：涵盖了训练集、特征变量、目标变量等基本术语，以及假设函数的应用，学习算法的设计和参数的确定；成本函数的概念及其优化问题解决方法——如梯度下降法，并探讨了不同的实现方式（例如不同批次大小的选择）； - 多元线性回归：引入了特征缩放与均值归一化技术以改善模型性能，同时讨论如何选择合适的学习率以及直接求解的正态方程策略； - 逻辑回归：专注于分类问题，介绍了S形函数（即逻辑函数），决策边界的构建及其在非线性情况下的扩展；成本函数的设计和优化算法的应用，涵盖多类分类任务中的一对多方法实现； - 正则化技术：用于解决过拟合现象的策略介绍，包括正则参数的选择以及如何将其应用于线性和逻辑回归模型中； - 神经网络领域：涉及计算机视觉应用、S型激活函数及其在神经元中的角色；解释了层的概念和偏差的作用，并深入探讨前向传播与反向传播算法的重要性。此外还讨论了随机初始化的方法。 - 模型选择过程包括训练集，验证集以及测试集的区分使用方法，诊断模型存在的偏差或方差问题并采用交叉验证技术来评估误差；同时通过学习曲线、正则化等手段解决高偏差和高方差情况； - 支持向量机（SVM）：讨论了大余量分类器的特点及其核函数的应用，包括线性核、多项式核以及高斯径向基函数(RBF)在内的不同类型的内核技术。 - 无监督学习方法涵盖聚类分析和主成分分析(PCA)，其中k均值算法被用来解决聚类问题；而PCA则用于数据降维与压缩，并探讨了协方差矩阵及其特征向量的使用； - 异常检测领域介绍了密度估计法，正态分布下的异常点识别方法以及其在欺诈行为、制造过程监控中的应用。