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机器学习代码使用Matlab-MachineLearning。

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简介：
这些代码，包括Cart、Matlab和Machine Learning相关的示例，是学习机器学习过程中自己进行实践、参与竞赛以及跟随课程学习时所积累的资源。可以将其视为记录学习机器学习进阶过程的个人日志。学习记录如下：8月7日，2016年；Cart决策树（C4.5）（1）；8月8日，2016年；Cart决策树（C4.5）（2）；8月9日，2016年；单层和多层隐藏层神经网络（1）；8月10日，2016年；支持向量机（SVM）原理及推导（1），对于SMO算法的理解尚有待加强。此外，还对matplotlib的学习进行了记录，其学习内容与Matlab的相似性较高。

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  • Cart代码Matlab-机器学习 MachineLearning
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    本项目利用MATLAB平台实现了一系列经典的机器学习算法，通过Cart决策树模型进行分类与预测，适用于数据挖掘和模式识别等领域。 这段文字记录了学习机器学习过程中的一些代码练习、比赛及课程内容： 8/7/2016：CART与C4.5决策树（1） 8/8/2016：CART与C4.5决策树（2） 8/9/2016：单层和多隐藏层神经网络（1） 8/10/2016：SVM原理及推导(1)，对SMO算法理解尚浅。同时学习了matplotlib，发现它跟Matlab非常相似。
     
  • 吴恩达Matlab代码-MachineLearning：机器学习课程作业
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    本资源包含吴恩达教授在Coursera平台开设的《Machine Learning》课程中所有作业任务的完整Matlab代码解决方案。通过这些代码，学生可以更深入地理解机器学习算法的实际应用和实现细节。 吴恩达老师机器学习课程的作业及代码实现（包括Matlab和Python版本）。
     
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  • DNN MATLAB代码-与MATLAB相关的机器学习代码
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    这段资料提供了一系列用于在MATLAB环境中操作深度神经网络（DNN）的代码。它包含各种实用工具和脚本，适合进行机器学习项目的开发与实验。 本段落件夹中的程序包括BPNN（反向传播神经网络）、DBN（深度信念网络）以及DNN（深层神经网络）三个深度学习模型的MATLAB代码。主函数为nnmain，其中包含一个switch结构接口用于选择具体使用的模型。 《传递函数》文件夹中主要包括了各种可选的传递函数子程序，如常用的sigmoid、tanh和ReLU等； 《模型搭建与训练程序》文件夹包含了构建不同神经网络架构以及进行预训练和BP（反向传播）训练过程中所需的各个子程序； 《数据处理程序》文件夹则主要包含用于数据归一化、预处理及结果可视化输出的各类子函数； 另外，《结果保存》文件夹专门用来存放模型在训练阶段得到的各种参数与性能指标，以便后续分析和调优使用。 而《data》文件夹的主要用途则是存储供网络进行训练和测试的数据集。
     
  • SMOTE的Matlab代码-基础机器学习
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    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。
     
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    本项目利用MATLAB代码与Simulink工具进行复杂系统的建模、仿真及优化分析，通过迭代学习控制策略提升系统性能。 关于利用MATLAB实现机器人迭代学习控制的代码以及如何在Simulink中建立模型的内容。
     
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    《机器学习的代码》是一本深入介绍如何通过编程实现机器学习算法的书籍。书中涵盖了多种语言示例和实战项目，适合程序员入门与进阶学习使用。 本段落包含了KNN和支持向量机(SVM)等机器学习算法的代码实现。这些是我在学习过程中总结的一些常见机器学习算法的实践成果。
     
  • 机器学习的代码
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    《机器学习的代码》是一本深入浅出地介绍如何通过编程实现机器学习算法的书籍。书中不仅讲解了理论知识，还提供了大量实践案例和源码解析，帮助读者快速掌握机器学习的实际应用技能。 简单的学习机器学习的代码可以在编译环境中执行。
     
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    本文章将探讨机器学习技术在实际应用中的各种场景，包括但不限于金融风控、医疗诊断辅助、智能推荐系统以及自动化客服等领域。通过具体案例分析其带来的效率提升与决策支持作用。 分类：通过分析不同种类客户之间的特征，可以让用户了解各类客户的分布情况，并据此做出商业决策和业务活动。例如，在银行行业中，可以利用阿里云机器学习技术对客户进行风险评估与防控；在销售领域，则可以通过细分市场来挖掘潜在顾客、提升现有客户价值并实施交叉销售策略以及挽留流失的顾客。 聚类：这是一种“物以类聚”的方法，通过对数据对象划分成若干组群，使同一类别中的个体具有较高的相似性而不同类别间的差异较大。这种方法有助于我们度量各个实体之间的关系强度，并发现潜在的相关模式。例如，在安全领域中，可以通过识别异常行为来检测出可能的威胁；同时利用人与人之间存在共同点这一特性，预测并阻止团伙犯罪活动的发生。 预测：通过回顾以往事件的经验积累以及学习事物间的相似性和联系性，可以对未来的发展趋势进行预判。比如销售业绩和利润的增长情况、用户的未来消费倾向等都可以提前做出合理的估计。 关联分析：它主要关注于发现商品或服务之间共存的可能性大小，并据此制定营销策略。例如，在零售业中经常会使用购物篮分析来识别顾客购买模式背后隐藏的规律，如65%买圆珠笔的人同时也会选择笔记本作为配套用品。基于这些洞察力，零售商能够更有效地安排货架布局；而在电子商务平台上，则可以通过类似的方法找出哪些用户群体对特定类型的产品有偏好，并向他们推荐相关商品以提升网站收益。
     
  • 机器学习与机器智能学习示例代码.zip
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    本资源包含多个机器学习和机器智能的经典算法实现案例，通过Python等编程语言编写，适用于初学者理解和实践机器学习技术。 机器学习是一门多学科交叉的领域，涵盖了概率论、统计学、逼近理论、凸分析以及算法复杂度理论等多个方面。它的主要研究方向是让计算机模仿或实现人类的学习行为，从而获取新的知识技能并优化现有的知识结构以提升性能表现。 作为人工智能的核心部分，机器学习为赋予计算机智能提供了关键路径。随着统计方法的进步和诸如支持向量机（SVM）、决策树及随机森林等算法的发展与完善，它在分类、回归以及聚类等问题上取得了显著成效。进入21世纪以来，深度学习技术的突破性进展使得通过多层神经网络模型处理大量数据成为可能，并且在计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域展现了卓越的应用潜力。 机器学习已广泛应用于各个行业之中：从医疗保健到金融服务；从零售和电商市场再到智能交通系统以及制造业。比如，在医疗服务方面，它能够帮助医生更准确地解读医学影像资料，辅助诊断疾病并预测病情的发展趋势，并且提供个性化的治疗建议给患者。而在金融领域，则可以通过分析大量的财务数据来识别潜在的风险因素或预测股票市场的变化。 展望未来，随着传感器技术的进步和计算能力的增强，机器学习将在自动驾驶汽车及智能家居设备等方面展现出更大的潜力。同时，在物联网日益普及的趋势下，它将进一步促进家居产品的智能化与个性化发展。此外，在工业生产制造领域内也将得到广泛应用，包括但不限于智能制造、工艺改进以及质量控制等环节。 总而言之，作为一门拥有广阔发展前景和深远影响力的技术学科，机器学习将继续推动人工智能技术的进步，并为社会的发展做出重要的贡献。