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Python 实现的机器学习课程设计代码 Machine Learning

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    《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。
     
  • Qiskit-Machine-Learning：量子机器学习源码
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    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。
     
  • WZU-machine-learning-course: 温州大学《机器学习》课程资源（包括代码和课件）
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    简介：本项目提供温州大学《机器学习》课程的相关教学资料，涵盖全面的代码示例与详细课件，旨在帮助学生深入理解和掌握机器学习的核心概念和技术。 本学期我在温州大学为研究生教授机器学习课程，并计划分享课件内容，后续会持续更新。如果有老师需要获取PPT原版文件，请通过邮件联系我（请告知姓名及学校信息，我会回复）。 目录包括： - 课程的课件代码 - Jupyter notebook格式的课程代码 - 课程视频
     
  • 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。
     
  • MATLAB主成分回归代码及实例-Machine-Learning:机器学习
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    本项目提供了使用MATLAB进行主成分回归（PCR）的代码和案例研究，旨在帮助理解在机器学习中如何应用PCA降维并结合线性回归模型。适合初学者快速上手实践。 该存储库包含Andrew Ng课程中某些练习的Python实现。对于课程中的许多作业，系统会指导您创建如线性回归和逻辑回归等算法的完整、独立的Octave/MATLAB实现。其余作业则依赖于课程作者提供的其他代码。在本存储库中，我大多使用了像Scikit-learn这样的现有Python库进行改写。参考：Coursera机器学习课程中的主成分回归示例及Matlab代码。
     
  • 多元逻辑回归Matlab代码 - Machine Learning (Andrew Ng): 从零开始学习Ng的机器学习课程
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    这段简介描述了基于Andrew Ng教授的Machine Learning课程开发的多元逻辑回归算法的MATLAB实现。通过这个项目，你可以从头开始理解和构建多元逻辑回归模型，深入理解机器学习的核心概念和技术。 多元逻辑斯蒂回归在机器学习课程挑战中的理解和应用是建立于掌握基础概念之上的。这些核心概念包括： - 线性回归：涵盖了训练集、特征变量、目标变量等基本术语，以及假设函数的应用，学习算法的设计和参数的确定；成本函数的概念及其优化问题解决方法——如梯度下降法，并探讨了不同的实现方式（例如不同批次大小的选择）； - 多元线性回归：引入了特征缩放与均值归一化技术以改善模型性能，同时讨论如何选择合适的学习率以及直接求解的正态方程策略； - 逻辑回归：专注于分类问题，介绍了S形函数（即逻辑函数），决策边界的构建及其在非线性情况下的扩展；成本函数的设计和优化算法的应用，涵盖多类分类任务中的一对多方法实现； - 正则化技术：用于解决过拟合现象的策略介绍，包括正则参数的选择以及如何将其应用于线性和逻辑回归模型中； - 神经网络领域：涉及计算机视觉应用、S型激活函数及其在神经元中的角色；解释了层的概念和偏差的作用，并深入探讨前向传播与反向传播算法的重要性。此外还讨论了随机初始化的方法。 - 模型选择过程包括训练集，验证集以及测试集的区分使用方法，诊断模型存在的偏差或方差问题并采用交叉验证技术来评估误差；同时通过学习曲线、正则化等手段解决高偏差和高方差情况； - 支持向量机（SVM）：讨论了大余量分类器的特点及其核函数的应用，包括线性核、多项式核以及高斯径向基函数(RBF)在内的不同类型的内核技术。 - 无监督学习方法涵盖聚类分析和主成分分析(PCA)，其中k均值算法被用来解决聚类问题；而PCA则用于数据降维与压缩，并探讨了协方差矩阵及其特征向量的使用； - 异常检测领域介绍了密度估计法，正态分布下的异常点识别方法以及其在欺诈行为、制造过程监控中的应用。
     
  • 强化学习（Q Learning）的Python代码实现
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    本项目提供了一个基于Python语言的Q-Learning算法实现，旨在帮助初学者理解并实践这一强化学习的核心技术。通过实例演示了如何利用Q表进行状态-动作价值的学习与更新过程，适用于环境建模、策略优化等领域研究。 Q函数、贪婪策略以及强化学习的基础实例可以使用Python语言进行代码实现。