国科大电子学院叶齐祥老师的机器学习课程作业：手写高斯混合模型、支持向量机及卷积神经网络算法，并附带源代码和文档说明

简介：
本课程作业是国科大电子学院叶齐祥老师为学生设计的机器学习实践项目，内容涵盖手写实现高斯混合模型、支持向量机及卷积神经网络三大核心算法，旨在通过实战加深学生对理论知识的理解。每位参与者需完成详细的源代码编写与文档说明。 作业一：编写高斯混合模型（GMM）算法，并使用期望最大算法（EM）实现。 作业二：编程实现支持向量机（SVM），采用序列最小最优化算法(SMO)完成。 作业三：构建卷积神经网络（CNN），包括前向传播、反向传播和参数更新的代码。 资源内容来自国科大电子学院叶齐祥老师的机器学习课程，旨在通过手写高斯混合模型及支持向量机算法来加深学生对这些基础理论的理解与应用。所有提供的材料包含运行结果，并允许用户根据需要调整参数；程序结构清晰、注释详尽，确保在经过充分测试验证无误后才进行发布。 该资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业的大学生，在课程设计、期末项目乃至毕业论文等学习阶段均可作为参考和实践工具。作者为某知名科技公司高级算法工程师，拥有十年以上使用Matlab、Python、C/C++及Java等多种编程语言开发机器视觉应用的经验；擅长领域涵盖计算机视觉与目标检测模型的研发工作，智能优化算法的应用研究，神经网络预测技术的探索等众多方面。 如有兴趣深入了解或寻求更多相关资源，请直接访问博主主页进行搜索查询。