Advertisement

机器学习资源包（含MATLAB应用及算法介绍）.zip

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

简介：
本资源包提供全面的机器学习教程与实战案例，涵盖MATLAB工具的应用及其经典算法解析，适合初学者和进阶用户深入学习。 利用MATLAB研究机器学习的导论包括了MATLAB教程以及机器学习算法思想的内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 机器学习资源包（含MATLAB应用及算法介绍）.zip
    优质
    本资源包提供全面的机器学习教程与实战案例，涵盖MATLAB工具的应用及其经典算法解析，适合初学者和进阶用户深入学习。 利用MATLAB研究机器学习的导论包括了MATLAB教程以及机器学习算法思想的内容。
     
  • 经典机器学习算法介绍.pptx
    优质
    本PPT介绍了多种经典的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习中的代表性方法，旨在为初学者提供一个全面的学习框架。 机器学习经典算法.pptx
     
  • 李宏毅深度强化学习PPT（包含机器学习课程中的RL介绍）
    优质
    这段PPT由李宏毅教授制作，深入浅出地介绍了深度强化学习的概念与方法，并包含了其在机器学习课程中对RL的基本讲解。 李宏毅教授的深度强化学习PPT包含对机器学习课程中的RL部分的简介。
     
  • LLL算法的应用与介绍
    优质
    LLL算法是一种在计算机科学和数论中广泛应用的高效晶格缩减算法，用于近似解决最短向量问题等难题，在密码学、优化以及组合技术等领域发挥重要作用。 LLL算法介绍详尽清晰，涵盖了该算法的背景、基础理论及其实现方法，并探讨了其广泛应用场景，非常值得学习与研究，欢迎阅读了解。
     
  • 机器学习资源.zip
    优质
    《机器学习资源》包含各类学习资料和实用工具，涵盖了从基础理论到高级应用的内容，适合初学者及进阶用户使用。 吴恩达老师的机器学习课程笔记PDF完整版、项目练习的任务说明及源代码（MATLAB版本）、本人完成的项目练习代码（包括MATLAB和Python版本）以及与机器学习实战相关的项目练习代码。
     
  • 机器学习算法实例应用实战.zip
    优质
    《机器学习算法实例应用实战》是一本聚焦于实用技巧与案例分析的手册，旨在通过丰富的真实项目帮助读者深入理解并掌握各类经典和前沿的机器学习算法。本书适合希望提升实际操作能力的数据科学家和技术爱好者阅读。 探索性数据分析/支持向量机/word2vec/贝叶斯-拼写检查器.zip 贝叶斯-新闻分类.zip 贝叶斯Python文本分析.zip 降维算法.zip 聚类算法.zip 决策树.zip 科比数据集分析.zip 逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip 神经网络.zip 数据预处理.zip 梯度下降求解逻辑回归.zip 推荐系统.zip 支持向量机.zip GMM聚类.zip Python时间序列.zip Xgboost调参.zip
     
  • 机器学习分类算法资料.zip
    优质
    本资料包涵盖了多种经典与现代机器学习分类算法的相关资源，包括但不限于决策树、支持向量机、随机森林及神经网络等内容。适合初学者和进阶用户参考学习。 机器学习是人工智能领域的一项关键技术，它使计算机系统能够从数据中自主学习并改进性能而无需明确编程指导。分类算法作为机器学习的重要组成部分，在预测离散型输出变量方面发挥着关键作用，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件或预测患者是否患有某种疾病。 “机器学习分类算法.zip”可能包含了一系列关于分类算法的详细内容，包括理论基础、常用算法介绍以及实践应用案例。在机器学习中，这些分类算法属于监督学习的一部分，因为它们依赖于带有已知结果（标签）的数据集来构建模型。 以下是一些常见的分类算法： 1. **逻辑回归**：尽管名字中含有“回归”，但其实是一种广泛用于二元分类问题的算法。它通过sigmoid函数将线性组合转换为概率输出。 2. **决策树**：这是一种直观易懂的方法，通过一系列基于特征值的规则进行判断。每个内部节点代表一个属性，每条边则对应该属性的一个具体取值；叶结点给出最终分类结论。 3. **随机森林**：由多个独立工作的决策树组成，每个树都使用不同的子样本集和特征组合来做出预测，并且最后会根据所有树木的投票结果得出整体判断。 4. **支持向量机（SVM）**：寻找一个能够最大化间隔距离的最佳分割超平面以区分不同类别的数据点。利用核技巧可以解决非线性可分的问题。 5. **朴素贝叶斯分类器**：基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，并且适用于处理高维稀疏的数据集如文本分类。 6. **K近邻（KNN）算法**：这是一种懒惰学习方法，在没有事先建立模型的情况下直接根据最近邻居的类别来预测新实例的归属。 7. **神经网络**：特别是多层感知器(MLP)，在深度学习中，通过反向传播优化权重可以实现复杂的非线性分类任务。 8. **梯度提升机（GBDT）**：一种集成方法，逐步添加弱预测模型以提高整体的预测性能。 9. **XGBoost**：基于梯度提升决策树的一个高效库，在计算效率和内存使用方面进行了优化，并且提供了良好的执行效果。 10. **Adaboost算法**：通过迭代地调整训练数据的权重来增强弱分类器的能力，从而形成更强有力的整体预测模型。 了解这些算法的工作原理、优缺点以及如何选择合适的算法对于解决实际问题至关重要。实践中通常会使用交叉验证和网格搜索等技术来进行参数调优以提高模型泛化能力；同时特征工程也是提升分类性能的关键步骤之一，包括但不限于特征的选择、缩放及编码等工作内容。 该文件夹中的“content”可能包含有关这些分类算法的深入讲解、代码示例或案例分析，对于学习和掌握这些算法而言是一个宝贵的资源。通过深度研究并实践相关材料的内容，你将能够更好地理解和应用机器学习分类技术来解决实际问题。
     
  • 关于蚁群算法的MATLAB源代码及算法介绍
    优质
    本资源提供详细的蚁群算法理论讲解及其MATLAB实现代码，适用于初学者学习优化算法和实践应用。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：一个蚁群算法的matlab源程序_附蚁群算法简介 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。适合人群：新手及有一定经验的开发人员。