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Machine Learning Supervised Learning: 这些是我在某些数据集上实现的流行机器学习算法...

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简介：
这段内容介绍的是在特定数据集上应用和实现流行的监督学习算法的过程与成果，涵盖分类、回归等问题。 我使用一些数据集实现了一些流行的机器学习算法，包括多变量线性回归、逻辑回归与线性回归的梯度下降、决策树以及随机森林和朴素贝叶斯等方法。所有这些算法都是用Python 3.5编写的。

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  • Machine Learning Supervised Learning: 这些是我在某些数据集上实现的流行机器学习算法...
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    这段内容介绍的是在特定数据集上应用和实现流行的监督学习算法的过程与成果，涵盖分类、回归等问题。 我使用一些数据集实现了一些流行的机器学习算法，包括多变量线性回归、逻辑回归与线性回归的梯度下降、决策树以及随机森林和朴素贝叶斯等方法。所有这些算法都是用Python 3.5编写的。
     
  • 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。
     
  • Machine Learning & Deep Learning Papers: 我的论文笔记
    优质
    这段笔记记录了我在研究机器学习和深度学习领域的过程中阅读的重要论文的心得体会和个人见解。通过系统的整理与分析，旨在为对该领域感兴趣的读者提供有价值的参考信息。 我的机器学习与深度学习论文笔记： **机器学习** - 功能哈希：用于大型多任务学习（2009.02） - 双重监督学习（2017.07） **深度学习** - 改善神经网络，防止特征检测器的自适应 - 关于初始化和动量在深度学习中的重要性（2013） - 辍学：防止神经网络过度拟合的简单方法（2014） - 通过知识转移加速学习（Net2net）（2016） **计算机视觉** 搜索激活函数（2017.10） 以上笔记涵盖了机器学习与深度学习领域的多个重要方面，提供了对相关技术的理解和应用。
     
  • Python 实现的机器学习课程设计代码 Machine Learning
    优质
    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。
     
  • Qiskit-Machine-Learning：量子机器学习源码
    优质
    Qiskit-Machine-Learning 是一个开源库，致力于将量子计算与经典机器学习技术相结合，提供一系列基于Qiskit的量子机器学习算法和模型。 Qiskit机器学习包目前仅包含样本数据集，并提供了一些分类算法如QSVM（量子支持向量机）和VQC（可变量子分类器），这些可用于实验研究，此外还有用于生成对抗网络的QGAN算法。 安装方法推荐使用pip工具进行。在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning` 即可通过该方式自动处理所有依赖项，并确保您获得最新且经过良好测试的版本。如果希望尝试开发中的新功能或为机器学习项目贡献代码，可以考虑从源代码直接安装。 对于使用PyTorch进行神经网络操作的需求，可以通过在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning[torch]` 来安装相关软件包。这将自动配置所需的PyTorch环境以支持进一步的开发工作。
     
  • 入侵检测系统：我在IDS 2017数据集上测试了一些机器学习和深度学习算法。数据集的...
    优质
    本研究在IDS 2017数据集上评估了多种机器学习与深度学习模型，旨在优化入侵检测系统的效能与准确性。 我已经尝试了在IDS 2017数据集上应用一些机器学习和深度学习算法。通过将星期一的数据作为训练集，并使用其余的csv文件作为测试集，我分别用SVM和支持深度CNN模型进行了实验，以评估它们的表现效果。在这个设置中，星期一的数据集中仅包含正常流量，而其他时间点的数据则包含了正常的以及遭受攻击后的数据。
     
  • PPT.rar_机器学习 PPT_ machine learning ppt_机器学习资料_PPT格式
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    本资源为《机器学习》PPT讲义，涵盖machine learning核心概念与算法，适合初学者和进阶者使用，有助于深入理解机器学习理论与实践。 这是我们学校的机器学习PPT，希望大家喜欢。
     
  • 机器学习课程项目@WUSTL CSE417 - 源码 Machine-Learning
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    本项目为华盛顿大学圣路易斯CSE417课程作业，涵盖多种经典机器学习算法的实现与应用，代码开源供学术交流。 WUSTL CSE417课程的机器学习项目。
     
  • 层次聚类在机器学习中的应用 Hierarchical Clustering in Machine Learning
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    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。