R2LML: MATLAB代码用于实现降级本地度量学习-ITADN社区

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R2LML是一款在MATLAB环境下运行的工具包，专门设计用于执行降级本地度量学习，以增强数据局部结构的学习能力。降级本地距离度量学习黄银杰, 中央佛罗里达大学, 2013年 --- ### 一般信息编写该软件以实现算法“降秩本地距离度量学习”。版权归作者所有。 --- ### 要求要运行此软件，您需要安装 MathWorks MATLAB。 --- ### 安装无需特别安装。只需将文件放置在相应的文件夹中即可。 --- ### 使用方法请将数据集放在数据文件夹中。数据格式为<维度+1> X <数据数>。最后一行是数据的标签。要运行该软件，请运行“Demo.m” 文件，在其中可以设置许多参数。请参考相关论文以了解如何设置这些参数。如果您希望保存测试结果标签，可以在 \Functions\R2LML 中取消第81行的注释。

基于动量梯度下降的BP网络Matlab实现代码

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本简介提供了一段使用Matlab编写的基于动量梯度下降算法优化的BP（Backpropagation）神经网络实现代码。该代码能够有效加速深层网络训练过程，提高模型收敛效率和精度。使用动量梯度下降算法训练BP网络的Matlab代码。

第十章维度降低与度量学习

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本章探讨维度降低技术及其在度量学习中的应用，旨在通过减少数据复杂性来提高机器学习模型效率和性能。降维是机器学习与数据挖掘中的关键任务之一，旨在简化数据结构并减少存储及计算成本的同时保持主要的数据特性和结构特征。它特别适用于高维度的复杂数据集，在这些情况下过多的特征可能使处理变得困难且不易理解。第十章“降维和度量学习”首先回顾了线性代数的基础知识，这对于理解和应用降维技术至关重要。在符号约定中，“;”用于分隔列向量中的元素，而“,”则用来区分行向量内的元素。书中强调了矩阵乘法规则，并指出左乘对角阵会改变原始矩阵的行特征，右乘则影响其列结构。矩阵范数和迹的概念也得到了介绍：p-范数是衡量一个矩阵内所有元素大小的一种方式；当 p 等于 1 或者 2 的时候，分别对应着该矩阵的一阶（最大绝对值之和）与二阶（最大特征值的平方根）规范。而矩阵迹则是指主对角线上的元素总和，它在计算中能直接反映矩阵的某些性质。近邻学习技术如k-最近邻算法(kNN)是一种常用的监督式机器学习策略，其基本原理是基于测试样本与训练数据之间的距离进行预测决策。该方法主要依赖于最近邻居投票（分类问题）或平均值（回归问题）来生成最终结果。选择合适的邻居数目和适当的距离度量对于提升k-近邻算法的效果至关重要。懒惰式学习如kNN，其特点是不预先对整个训练集做大量处理，在预测时才进行计算；相反地，急切式方法会在训练阶段就完成模型构建工作。由于仅在需要的时候才会执行相关操作，因此可以将kNN归类为一种典型的懒惰式算法。近邻错误率是评估k-最近邻分类器性能的一个重要指标，它反映了该方法可能产生的预测误差水平。研究表明，在特定情况下，尽管看似简单但k-最近邻法的误分概率不会超过贝叶斯最优分类器两倍以上，这说明其在某些应用场景中依然具有较高的实用性。低维嵌入技术如主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)，是实现降维的有效手段。它们能够将高维度的数据映射至更低的空间维度，并尽可能保留原有数据集的主要结构信息。其中，PCA通过最大化方差来选择新的坐标轴；而SVD则是一种用于矩阵分解的技术，除了降维外还广泛应用于数据分析领域。第十章内容涵盖线性代数基础、矩阵运算技巧以及关于近邻学习理论及其应用的探讨等主题，这些都是机器学习研究中不可或缺的知识点。这些概念的学习有助于深入理解各种复杂的算法实现机制，并为处理高维度数据集提供了有效的方法论支持。

使用MATLAB进行FPGA上的深度学习实现-基于Matlab代码生成FPGA:...

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本简介探讨如何利用MATLAB工具链将深度学习模型高效地部署到FPGA硬件上。通过MATLAB代码自动生成适合FPGA执行的优化代码，此方法简化了从算法开发到硬件实施的过程，特别适用于资源受限环境下的高性能计算需求。使用MATLAB的FPGA深度学习实现该存储库包含用于对MNIST数字进行分类的代码，可用于生成Simulink模型和HDL代码以在FPGA上运行。由于HDL代码生成器无法直接从MATLAB神经网络工具箱中提取所需内容来创建代码，我编写了一些简单的MATLAB函数以便使用这些函数通过HDL编码器生成所需的HDL代码。预处理的数据可以从一个ipynb笔记本段落件（Training_MNIST_digit.ipynb）加载。我已经提供了10个随机样本供参考。如果您需要查看所有十个样本的输出，请将X(1, :, :)更改为X(1:10, :, :)；或者，您也可以通过使用该笔记本创建更多预处理的数据来获取额外的样本。在运行main.m脚本之前，请确保执行以下命令：addpath(npymatlab); savepath; 输出= main(X_test(1,:, :), conv2d_1_kernel, conv2d_1_bias)。

基于MATLAB的LeNet深度学习网络底层代码实现

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本项目使用MATLAB语言实现了经典的LeNet深度学习神经网络模型，详细展示了其底层算法和结构。通过该代码，研究者和学生可以更深入地理解卷积神经网络的工作原理，并应用于图像识别任务中。本段落介绍了使用MATLAB底层代码实现深度学习中的LeNet网络训练，并将其应用于Mnist数据集的手写数字识别任务。

Python中梯度下降的机器学习实现

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本文章介绍了如何在Python编程语言中通过使用梯度下降算法来实现基本的机器学习模型。文中详细阐述了从数据预处理、模型训练到性能评估的过程，为初学者提供了一个理解并实践这一核心优化技术的路径。在机器学习中，经典的优化算法能够使损失函数迅速减小，在MNIST数据集上测试分类算法时取得了很好的结果。

基于深度学习的用量预测代码共享

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本项目利用深度学习技术进行用量预测，旨在提高预测精度和效率。通过开源代码分享，促进算法优化与应用创新，适用于多种数据驱动场景。本段落探讨了利用深度学习技术进行用量预测的方法。通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作方式，深度学习能够高效处理复杂数据并识别模式。在本项目中，重点是使用深度学习模型尤其是LSTM（长短期记忆网络）来预测未来的用量数据。用于训练和测试的原始数据通常以时间序列的形式存在，例如每日、每周或每月的用量记录。为了准备这些数据，需要进行预处理步骤包括清洗、缺失值处理、异常值检测以及标准化或归一化等操作，并将时间序列转化为适合深度学习模型输入的数据格式。项目可能使用了Jupyter Notebook作为数据分析和机器学习项目的交互式编程环境，在其中编写了数据预处理、模型构建、训练和评估的代码。在用量预测中，卡尔曼滤波可以用于平滑原始数据并减少短期波动的影响，从而更准确地捕捉长期趋势。然而，本项目选择使用LSTM来分别处理短期波动和长期趋势。 LSTM的核心在于其门控机制——输入门、遗忘门和输出门，这使得它能在处理长序列时避免梯度消失问题，并能学习数据的周期性和趋势性特征。在“卡尔曼滤波与LSTM预测.ipynb”文件中，作者可能首先使用卡尔曼滤波器预处理原始数据，然后将这些数据作为LSTM模型的输入。通过结合使用卡尔曼滤波和LSTM网络的方法可以提高用量预测的准确性，并且对于资源规划、需求预测或库存管理等领域具有重要的应用价值。本项目展示了如何利用深度学习技术来改进时间序列预测任务的能力，从而帮助开发者提升在该领域的技能水平。

用MATLAB实现线性回归的梯度下降法源代码.rar

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本资源提供了一个使用MATLAB编写的程序文件，实现了基于梯度下降法的线性回归算法。包含详细的注释和示例数据，适用于初学者学习或科研参考。吴恩达机器学习课程中使用梯度下降法实现线性回归的MATLAB源代码。

基于梯度下降法的RBF神经网络MATLAB实现代码

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本项目提供了一个使用MATLAB编写的程序，用于实现基于梯度下降优化算法的径向基函数（RBF）神经网络。该代码旨在帮助用户理解和应用RBF神经网络进行模式识别和数据拟合等任务，并且包含了详细的注释以方便学习和调试。 1. 包含一个Excel数据集，其中8000组用于训练集，剩余部分作为测试集。 2. 使用有监督学习方法：通过梯度下降来优化中心向量C、宽度D以及权值W。 3. 目标误差设定为10*e-5。 4. 代码完全使用MATLAB编写，并未采用神经网络工具箱。

在线度量学习的代码

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这段代码提供了实现在线度量学习算法的方法，适用于处理大规模数据集中的相似性搜索和分类问题。这段文字描述了一种基于成对约束的在线度量学习代码，主要采用了牛顿梯度下降法以及字空间投影技术。

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R2LML: MATLAB代码用于实现降级本地度量学习

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