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深度极限学习机及多层实现_Matlab应用_Deep Extreme Learning Machine & Multi-layer Implementation_matlab

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简介：
本项目研究并实现了基于Matlab的深度极限学习机及其多层网络结构，旨在简化深层神经网络训练过程，提高模型效率和准确性。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：深度极限学习机_多层极限学习机_Deep-extreme-learning-mechine_matlab 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。如果您下载后遇到问题可以联系我进行指导或更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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  • 深度极限学习机及多层实现_Matlab应用_Deep Extreme Learning Machine & Multi-layer Implementation_matlab
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    本项目研究并实现了基于Matlab的深度极限学习机及其多层网络结构，旨在简化深层神经网络训练过程，提高模型效率和准确性。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：深度极限学习机_多层极限学习机_Deep-extreme-learning-mechine_matlab 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。如果您下载后遇到问题可以联系我进行指导或更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • MATLAB代码实现：Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine（多核极限学习机）
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    本项目通过MATLAB实现了一种名为Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine (MKELM) 的算法。这是一种改进型的极限学习机，采用了多种内核函数以增强模型的学习能力与泛化性能。 Matlab代码实现多核极限学习机（Multiple Kernel Extreme Learning Machine）。主运行文件为mkELM_DEMO.m，测试数据集是heart。
     
  • 层次聚类在机器学习中的应用 Hierarchical Clustering in Machine Learning
    优质
    本研究探讨了层次聚类算法在机器学习领域的应用，通过构建数据点间的层级关系，实现高效的数据分类与分析。 层次聚类的基本步骤如下：首先将每个样本视为一个独立的类别，并计算这些类之间的距离或相似度。接着，选择最接近的两个类别合并成一个新的单一类别，这样总的类别数量就会减少一个。然后重新评估这个新形成的类别与其他未被合并的旧类别的相似度。重复上述过程直到所有数据点最终聚集成单个大类为止。整个计算过程中类似于构建一棵二叉树的过程，但其方向是从树叶到树枝再到树干的方向进行构建。本资源详细介绍了层次聚类算法的具体操作方法和步骤。
     
  • Machine Learning In Action: Python3 实现的机器学习实战
    优质
    本书通过Python3语言详细讲解了机器学习算法的实际应用与实现方法，旨在为读者提供动手实践的学习途径。 《机器学习实战》这本书主要是用Python2.x实现的，在使用Python3版本进行实践时可能会遇到一些问题。我在此记录自己在学习该书过程中的笔记与思考，并希望能帮助大家快速上手机器学习。 从最基础的知识开始，一方面记录自己的学习经历和心得，另一方面为后来者提供参考，避免走弯路。以下是各章节的学习内容概述： 第一章：KNN算法 - 详细代码见对应的文件夹。 - 具体分析可以查看我的博客。 第二章：决策树 - 包含详细的代码实现，并存放于相应的文件夹中。 - 对应的深入讲解和案例分析可以在相关博客文章里找到。 第三章：逻辑回归（Logistic Regression） - 详细代码位于对应的章节文件夹内。 - 具体的学习心得及技术细节在相关的博客中有详细介绍。
     
  • 机器学习学习笔记之Machine Learning
    优质
    《机器学习学习笔记之Machine Learning》是一份系统总结和整理机器学习理论与实践的学习资料，旨在帮助读者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 个人所作的机器学习学习笔记已整理完毕并分享出来，供有需要的人参考。这些笔记针对初学者设计，对于已经精通该领域的高手可能不太适用。文档格式为PDF。
     
  • 核极限学习机_核极限学习机_极限学习机_核极限学习机.zip
    优质
    该资源为核极限学习机相关资料，包含算法介绍、源代码及应用案例。适用于研究机器学习与神经网络领域的学者和开发者。下载后请查阅文件中的详细说明以了解具体内容和使用方法。 核极限学习机 极限学习机 核极限学习机 核极限学习机.zip
     
  • MATLAB深度学习入门指南_never42k_深度学习_MATLAB深度学习_MATLAB深度学习_深度学习matlab
    优质
    《MATLAB深度学习入门指南》由never42k编写，旨在帮助初学者快速掌握使用MATLAB进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合希望利用MATLAB开展深度学习研究与应用的读者阅读。 《MATLAB深度学习简介》是一份详尽的教程，旨在帮助用户掌握使用MATLAB进行深度学习实践与理论研究的方法。作为一款强大的数学计算软件，近年来MATLAB在深度学习领域得到了广泛应用，并提供了丰富的工具箱及直观界面，使研究人员和工程师能够快速构建、训练并优化深度学习模型。 深度学习是人工智能的一个分支，其核心在于创建多层非线性处理单元的大型神经网络模型，通过模仿人脑的学习方式对复杂数据进行建模与预测。在MATLAB中开展深度学习主要涉及以下几个方面： 1. **神经网络构建**：提供一个完整的流程来定义各种类型的神经网络结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、全连接网络FCN等），配置超参数，选择损失函数和优化器。 2. **数据预处理**：在深度学习中，有效的数据预处理至关重要。这包括归一化、标准化以及数据增强等多种步骤。MATLAB提供了便于使用的函数来执行这些任务，确保模型能够更好地识别并利用数据特征。 3. **模型训练**：支持多种训练策略如批量梯度下降和随机梯度下降等，并允许用户灵活调整学习率、批大小等参数以监控损失函数及准确率的变化情况。 4. **可视化工具**：提供模型可视化的功能，帮助理解网络结构。同时还能展示权重分布与激活图，便于调试优化过程中的问题。 5. **迁移学习和微调**：对于小规模数据集而言，MATLAB支持利用预训练的深度学习模型进行迁移学习，并仅需对最后几层进行调整以适应新的任务需求。 6. **部署与推理**：完成训练后，MATLAB能够将模型应用到嵌入式设备或云平台中实现实时预测功能。 7. **与其他技术结合使用**：通过无缝集成其他如信号处理、图像处理等工具箱的功能，使得深度学习可以解决更为复杂的实际问题。 8. **实例与案例研究**：教程通常包含多个具体的应用场景（例如图像分类、目标检测和自然语言处理），并通过逐步指导帮助用户完成这些项目以加深理解。 通过《MATLAB深度学习简介》这份教程的学习，读者将能够系统地掌握如何在MATLAB环境中设计训练并评估深度学习模型的方法与技术。无论您是初学者还是有经验的开发者都能够从中受益，并提高自己在该领域的专业技能水平。
     
  • 吴恩达机器学习与深度学习笔记及训练指南（附Machine Learning Yearning新书内容）
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    本资料集涵盖了吴恩达在机器学习和深度学习领域的课程精华、笔记以及《Machine Learning Yearning》一书中提出的观点和实践建议，适合初学者和进阶者参考。 资源包括三个PDF文件：吴恩达教授的机器学习视频课笔记完整版、深度学习最新版笔记以及他的新书《Machine Learning Yearning》。这三本书将理论与实践相结合，帮助你在掌握了机器学习算法之后，能够了解如何构建有效的机器学习项目并使这些算法发挥作用。配合网易云上的吴恩达老师的教学视频一起使用会更加有效。
     
  • Python 实现的机器学习课程设计代码 Machine Learning
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    本课程提供利用Python语言进行机器学习项目的设计与实现，涵盖算法理论及实践应用，适合初学者深入理解和掌握机器学习的核心技术。 Python 实现机器学习课程设计代码包括阿斯塔尔数据转换、决策树、降维预测、梯度下降、K 表示克吕斯特 K 最近邻（Knn）、Sklearn 线性判别分析、线性回归、局部加权学习、逻辑回归 Lstm 预测、多层感知器分类器和多元回归。此外，还包括评分函数自组织地图、顺序最小优化相似性搜索和支持向量机词频函数 Xgboost 分类器与 Xgboost 回归器的实现。
     
  • Q-learning在深度强化学习中的应用
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    简介：本文探讨了Q-learning算法在深度强化学习领域的应用，通过结合神经网络，增强了机器自主学习和决策能力，在复杂环境中实现高效探索与优化。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）结合了深度学习与强化学习的技术，主要用于解决具有高维观测空间和连续动作空间的问题。Q-Learning是一种常见的无模型强化学习算法，其核心在于通过价值函数来评估在给定状态下采取某一行动的期望回报。 首先介绍Q-Learning的概念：它基于值的方法（Value-based），即智能体通过对状态空间及动作空间的学习探索，逐步构建出一个能够最大化累积奖励的最佳策略。这一过程中最关键的是建立并优化所谓的“Q函数”，该函数代表了在特定情况下执行某项行动的预期价值。 接下来讨论一些改进Q-Learning性能的小技巧：例如，在学习初期阶段智能体需要平衡好探索未知动作与利用已知高回报动作之间的关系，这可以通过ε-贪心策略或玻尔兹曼探索等方法来实现。此外，为了提高算法稳定性，目标网络（Target Network）被引入以减少值函数的学习波动。 在处理连续动作空间的问题时，Q-Learning需要进行相应的调整和扩展。传统的离散行动方案不再适用，在这种情况下通常会采用近似技术如神经网络对Q函数进行建模。 关于批评者（Critic），它是强化学习框架中的一个重要角色，负责评估行为的价值并根据智能体所采取的行动动态地更新其价值估计。在连续动作空间中，这种方法可以通过适当的改进来支持更复杂的场景需求。 综上所述： - Q-Learning旨在通过构建Q函数来量化给定状态下执行特定操作后的预期收益。 - 探索与利用之间的策略选择是提高学习效率的关键因素之一。 - 目标网络有助于稳定深度强化学习过程，特别在DQN中扮演着重要角色。 - 针对连续动作空间的处理需要采用如函数逼近等技术手段来改进算法性能。 - 批评者通过时序差分方法提供了一种有效的价值评估机制，在长期序列任务的学习中有明显优势。 这些信息帮助我们深入理解Q-Learning在深度强化学习中的作用及其面临的挑战和解决方案。