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机器学习实验之第一部分

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简介：
本简介为《机器学习实验之第一部分》，内容涵盖机器学习基础概念、算法入门及实践技巧，旨在引导初学者掌握理论与实操结合的学习路径。 本次实验将帮助你掌握线性回归的基本技能。这些练习已经在Matlab上进行了广泛的测试，并且也应该能在Octave上运行，有人称Octave为“免费的Matlab版本”。如果你使用的是Octave，请确保安装好Image包（对于Windows用户可以在安装程序中选择该项进行安装；Linux用户可以从Octave-Forge获取）。

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  • 机器学习实验之第一部分
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    本简介为《机器学习实验之第一部分》，内容涵盖机器学习基础概念、算法入门及实践技巧，旨在引导初学者掌握理论与实操结合的学习路径。 本次实验将帮助你掌握线性回归的基本技能。这些练习已经在Matlab上进行了广泛的测试，并且也应该能在Octave上运行，有人称Octave为“免费的Matlab版本”。如果你使用的是Octave，请确保安装好Image包（对于Windows用户可以在安装程序中选择该项进行安装；Linux用户可以从Octave-Forge获取）。
     
  • 机器学习之NPE算法（第三部分）
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    本篇文章为系列文章的第三部分，主要介绍和探讨了机器学习中一种重要的算法——NPE算法。我们将深入分析其工作原理及其应用，并提供实际案例来说明该算法的优势与局限性。 传统的线性降维方法如主成分分析（PCA）和因子分析（FA），主要关注样本的方差，并能学习到线性流形结构，但无法处理非线性的复杂情况。经典的流形学习算法虽然能够捕捉非线性流形特性，但由于其属于直推式学习方式，在面对新数据时泛化能力有限。基于核函数的方法如KPCA可以解决部分非线性问题，但是它们并未充分考虑流形的结构。 NPE（Neighborhood Preserving Embedding）作为局部线性嵌入（LLE）算法的一种改进形式，它不仅能够识别和保留非线性数据中的复杂关系，还具备良好的泛化能力。这使得在新样本出现时仍能保持原有模式的一致性和准确性。此外，NPE还能有效保存原始数据的内在结构与关键信息。 相比PCA方法而言，NPE的一个显著优势在于它能够在降维过程中更好地保留高维空间中局部邻域的信息和特征分布情况。因此，在处理具有复杂非线性关系的数据集时，使用NPE算法可以更准确地反映这些特性，并且在实际应用中的表现也更加令人满意。由于其强大的适应性和实用性，NPE已经在工业界得到了广泛应用。
     
  • 分类实验之机器学习
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    分类实验之机器学习是一系列探索性研究，通过使用不同的算法和技术来对数据进行分类和模式识别，旨在提高模型预测准确性。 研究生课程结业作业主要探讨了机器学习中的分类方法，包括支持向量机（SVM）和逻辑回归（Logistics），并包含了相应的源代码。
     
  • 深度神经网络之机器学习第六部分
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    本部分深入探讨深度神经网络在机器学习中的应用，重点讲解高级架构和算法，结合实际案例分析其在复杂数据集上的训练与优化技巧。 1. 全面比较卷积神经网络（CNN）与全连接网络的异同。 2. 推导神经网络前向传播及反向传播算法中的优化迭代公式。 3. 熟练掌握一种深度神经网络的算法及其应用，并提供在人脸识别、身份证识别以及通用手写体识别等方面的两个以上实际案例和效果；同时介绍transformer模型，将其与上述方法进行性能对比。
     
  • 线性回归实验数据（机器学习第三部分).rar
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    本资源为《机器学习》课程系列中的第三个实践教程，专注于使用Python进行线性回归分析。通过一系列精心设计的数据集，帮助学生掌握线性回归模型构建与评估的关键步骤和技巧。 线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，它主要用于预测连续数值型的输出。在这个实验数据包中，我们将接触到一个基于线性回归的实际应用案例，并详细探讨其基本概念、模型构建以及如何利用提供的实验数据进行分析。 一、线性回归简介 线性回归是一种统计学方法，尝试通过建立输入变量（自变量）与输出变量（因变量）之间的线性关系来预测结果。这种关系通常表示为一个简单的直线方程，如y = wx + b，其中w是斜率，b是截距，x是输入变量，y是预测值。 二、线性回归模型 1. 最小二乘法：在训练线性回归模型时，最常用的方法是最小化预测值与实际值之间的误差平方和来确定最佳的参数w和b。这种方法称为最小二乘法，可以找到使所有数据点到直线距离平方和最小的直线。 2. 正则化：为了防止过拟合，在损失函数中加入正则化项是常见的做法。L1正则化（Lasso Regression）和L2正则化（Ridge Regression）是最常见的两种方式，它们分别通过对w的绝对值和平方进行惩罚，促使模型更加简单。 三、实验数据分析步骤 1. 数据预处理：我们需要加载实验数据，并对数据进行清洗，处理缺失值、异常值，可能还需要进行数据标准化或归一化，以便于模型训练。 2. 特征工程：根据问题需求，可能需要创建新的特征或选择合适的特征组合。这一步对于提高模型性能至关重要。 3. 划分数据集：将数据分为训练集和测试集，通常比例为70%:30%或80%:20%，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的泛化能力。 4. 模型训练：使用训练数据拟合线性回归模型，并通过最小二乘法或其他优化算法求解w和b。 5. 模型评估：用测试集评估模型性能。常见的评价指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）以及决定系数（R^2）等。 6. 超参数调优：如果模型表现不佳，可以通过调整正则化参数或尝试不同的特征组合来优化模型配置。通过交叉验证可以找到最优的设置方案。 7. 预测与应用：使用训练好的线性回归模型对新的未知数据进行预测。 在给定的文章中，作者很可能详细讲解了如何利用这些数据执行线性回归实验，包括数据分析、模型构建过程及结果分析等内容。参考文章内容并结合上述理论知识可以帮助我们更好地理解和实践线性回归的应用，并提升自己在数据建模和分析方面的能力。
     
  • 机器学习之聚类算法K-means详解（第五部分）
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    本篇文章为系列文章中的第五部分，专注于解析和探讨机器学习中常用的聚类算法——K-means。在此文中，我们将深入分析其工作原理、应用场景及优缺点，并提供实例帮助理解。适合对数据挖掘与模式识别感兴趣的读者阅读。 1. 简述K-means聚类算法的原理与过程。 2. 掌握如何使用K-means进行聚类分析，并通过代码实现一个实验，在二维或三维空间中对包含两到三类、每类十个点的数据集进行聚类。确保在可视化结果时，不同类别用不同的颜色和符号表示出来。 3. 进行人脸图像（选取两个人的人脸）及旋转物体（从COIL20数据集中选取两个类别的对象）的K-means聚类实验，并通过图表展示分类后的效果。将每个样本对应的图片放置在相应的点旁边，以便直观地判断结果是否准确；同时，列出不同数据库在各种参数设置下的聚类精度。
     
  • 《机器学习》(Tom M.Mitchell)部分习题解答之二
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    本文档提供《机器学习》（作者：Tom M. Mitchell）一书中的部分习题解析，旨在帮助读者深化理解并掌握机器学习的核心概念与算法。 基本上都是英文的，内容也不是很完整，但质量应该没问题。我大致浏览了一下，发现只有3.1、3.2、4.1-4.3、4.5、6.5、10.1、10.2、10.5和10.6这几部分。
     
  • 唐宇迪数据科学与机器学习入门第一部分
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    唐宇迪的数据科学与机器学习入门系列课程的第一部分，旨在为初学者提供一个全面而系统的介绍，涵盖基础理论和实践应用。适合希望进入这一领域的学生和技术人员。 唐宇迪的机器学习数据分析全套课程分为两部分发布，由于内容丰富详实，因此将资源分为了两个部分。第一部分内容已经准备好，第二部分请到我的资源页面查找。
     
  • 机器学习第四章部分习题答案
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    本简介提供《机器学习》教材第四章部分习题的答案与解析，旨在帮助读者检验理解、深化对知识点的掌握。 机器学习的作业第四章的部分答案可以参考一下。
     
  • 西南交通大学 机器学习实验第一章至第十章.zip
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    该资源为《西南交通大学机器学习课程》的第一至十章配套实验材料，涵盖基本概念、算法实现与实践应用等内容。适合深度学习初学者使用。 西南交通大学机器学习实验报告1-10（全）