这段简介可以描述为：“SMOTE的Matlab代码”提供了基于Python语言的经典数据处理和不平衡数据集改进算法的应用示例，适用于进行基本机器学习研究和实践。尽管标题中提到的是Matlab，但考虑到实际应用广泛性以及资源丰富程度，此处以Python环境下的应用为例进行介绍。该主题对于学习者理解和实现SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）技术非常有帮助，有助于提升模型在少数类样本处理上的
该项目实现了经典的机器学习算法（ML），旨在帮助大一新生更好地理解和掌握该领域的基本算法与模型，并提供现实生活中商业应用的方法案例。同时，通过实践保持数学理论及编程技能的更新。
1. 调频 (FM)
1.1 fast_fm：展示如何使用“fast_fm”包对数据集进行分类。
1.2 fm_rewrite：根据FM的理论编写Python脚本以实现功能。
1.3 使用者可以通过pip install fm_easy_run安装。
2. XGBoost
2.1 xgboost显示了利用xgboost库来处理和分类数据集的方法。
2.2 网格搜索：使用“gridsearch”包选择xgboost算法的最佳参数。
3. N-gram
使用n-gram方法解决原本由朴素贝叶斯模型解答的问题，提供了一种替代方案。
4. SVD
4.1 linalg中的矩阵分解。
4.2 矩阵分解与RSVD的介绍和应用。
5. 协同过滤推荐系统
提供了基于用户行为数据构建推荐系统的基础方法。
6. 语义识别
该部分提供了从解霸流程到使用TF-IDF进行文本特征提取，再到BP神经网络模型的应用等多方面的内容。
5星
