研究生课程“机器学习（CS613）”中，为作业提供的所有机器学习代码的实现和解决方案，使用MATLAB语言编写。

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简介：
人工鱼算法的Matlab代码，涵盖了机器学习算法的动态实现。该实现源于DrexelUniversity CS613（机器学习）研究生课程作业，旨在为各种机器算法的实施提供基础。此实现基于Matlab环境，并要求使用Matlab R2016b版本作为其基础。该资源包含了基础理论问题的解决方案，包括主成分分析的相关实现以及768个数据点（包含8个特征）的 diadia.csv 数据集，并利用K-means (EM算法) 进行分析。此外，该文件夹还提供了线性回归的多种实现方式，例如封闭式解决方案（基于全局最小二乘误差）、封闭式解决方案（结合交叉验证）、封闭式解决方案（采用局部加权线性回归）和批次梯度下降算法。用于训练和测试这些算法的数据集为44个元组，每个元组包含水的年龄和温度这两个特征，用于预测鱼的长度。此外，还包含了分类相关的实现：朴素贝叶斯算法和多类SVM模型。具体而言，该资源展示了如何使用MATLAB的 fitcsvm 函数比较 ONE-VS-ONE 和 ONE-VS-ALL 方法来训练朴素贝叶斯模型。此外，还利用了电子邮件 SPAM 数据集（包含4601个数据点，57个连续值的要素），用于朴素贝叶斯分类任务。最后, 还提供了用于多类SVM问题的地图学数据集, 该数据集包含2126个数据点（21个特征），旨在根据...

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人工鱼算法的Matlab代码 - MLAlgos：适用于CS613课程的研究生机器学习项目代码及解答

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本项目为CS613课程设计，包含基于Matlab的人工鱼算法实现代码及相关作业解答，旨在辅助研究生深入理解与应用机器学习技术。人工鱼算法的Matlab代码是机器学习课程作业的一部分。该实现基于Drexel University的CS613（机器学习）研究生课程，并且需要在MATLAB R2016b版本上运行。文件夹中包含了解决基础理论问题的方法，主成分分析的相关实现以及对diadia.csv数据集执行K-means算法的结果。这个数据集有768个数据点和八个特征属性。另一个文件夹则涵盖了线性回归的各种实现方式，包括全局最小二乘误差的封闭式解决方案、带交叉验证的封闭式解法、局部加权线性回归以及批量梯度下降方法。所使用的数据集中包含了44条记录（每条有2个特征：水龄和温度），目标是预测鱼长。此外还有分类算法，包括朴素贝叶斯和支持向量机多类SVM的实现，并使用MATLAB的fitcsvm函数来比较ONE-VS-ONE与ONE-VS-ALL方法。用于执行朴素贝叶斯分类的数据集包含4601个数据点和57个连续值特征属性，而支持向量机则使用了2126个数据点（每个有21个特征），目的是根据给定的条件进行分类。

研究生机器学习课程讲义

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《研究生机器学习课程讲义》是一份全面介绍机器学习理论与实践的专业资料，适用于高年级本科生和研究生。涵盖监督学习、无监督学习及强化学习等核心内容，并包含大量实际案例研究与编程练习，旨在帮助学生深入理解并掌握现代机器学习技术。在研究生期间，机器学习课程的授课老师使用的是基于斯坦福大学Andrew教授课程内容制作的教学材料，非常值得学习。

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该文件包含多个机器学习课程项目的源代码和文档，涵盖了回归、分类、聚类等算法的实际应用与实现。机器学习是一门跨学科的领域，涵盖了概率论、统计学、逼近论、凸分析以及算法复杂度理论等多个分支。它专注于研究计算机如何模仿或实现人类的学习行为，并通过获取新知识或技能来改进自身的性能。作为人工智能的核心部分，它是使计算机具备智能的关键方法之一。随着统计学习的发展和诸如支持向量机（SVM）、决策树及随机森林等算法的提出与完善，机器学习在处理分类、回归以及聚类任务上取得了显著的进步。特别是在21世纪初，深度学习技术的出现为该领域带来了重大突破。通过使用多层神经网络模型并结合大量数据和强大的计算能力进行训练，它已在计算机视觉、自然语言处理及语音识别等多个方向取得重要成果。如今，机器学习算法已被广泛应用于医疗保健、金融行业、零售与电子商务平台以及智能交通系统等众多行业中。例如，在医学领域内，这项技术能够帮助医生通过分析影像资料来诊断疾病，并预测病情的发展趋势；在金融市场中，则可以通过模型对数据进行深入挖掘以识别潜在风险并预测股市走向。展望未来，随着传感器技术和计算能力的不断提升，机器学习将在自动驾驶汽车、智能家居系统等新兴领域发挥更大作用。同时，在物联网技术日益普及的情况下，它将推动智能设备实现更加个性化和智能化的功能。此外，在工业制造行业中也将得到广泛应用，涵盖智能制造、工艺优化以及质量控制等方面。综上所述，作为一门具有广阔应用前景和发展潜力的学科，机器学习将继续促进人工智能技术的进步，并为人类社会的发展做出重要贡献。

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本资源包含吴恩达教授在Coursera平台开设的《Machine Learning》课程中所有作业任务的完整Matlab代码解决方案。通过这些代码，学生可以更深入地理解机器学习算法的实际应用和实现细节。吴恩达老师机器学习课程的作业及代码实现（包括Matlab和Python版本）。

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本简介提供了一个利用MATLAB编程语言实现的经典机器学习算法-ID3决策树的学习项目。此项目旨在通过实践加深对分类模型的理解和掌握。作为一门机器学习课程的一部分，它不仅帮助学生熟悉数据预处理、特征选择等关键步骤，还强化了对算法优化及性能评估的实际操作能力。 ID3算法利用熵最小化策略来构建决策树，在中科大机器学习课程中的实现是使用MATLAB代码完成的。