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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：
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

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  • 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
     
  • 温州大学的机器学习课程讲义和代码
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    本资源包含温州大学提供的全面机器学习课程资料与实践代码，适合初学者及进阶者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 【温州大学机器学习课件及代码】资源包含了一套完整的教程材料，旨在帮助对机器学习感兴趣的学者、学生以及从业人员深入理解和实践这一领域。 该资源的课件部分涵盖了一系列基础理论知识，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。在监督学习方面，讲解了线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等多种模型；而在无监督学习中，则涉及聚类（如K-means）和降维技术（如PCA）。深度学习部分则介绍了神经网络架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及生成对抗网络（GAN）等现代模型。 软件插件标签中提供了与Python相关的多个库资源，例如用于数值计算的NumPy、数据处理用Pandas、可视化工具Matplotlib和Seaborn，还有强大的机器学习库Scikit-learn。此外，深度学习部分还介绍了TensorFlow或PyTorch这样的框架，支持用户构建并训练复杂的神经网络模型。 另外，“范文模板素材”标签下的资源可能包含实际项目案例、代码示例以及作业题目等材料，帮助初学者快速上手，并理解如何在真实场景中应用机器学习算法。这些内容不仅适合初级水平的学习者参考使用，也为有一定基础的学员提供了丰富的灵感来源和实践指导。 压缩包中的WZU-machine-learning-course文件夹包含了上述所有资源：如PDF格式课件、Python代码文件、数据集以及项目文档等。通过按照课程结构逐步学习理论知识，并结合实际操作练习来巩固所学内容，使用者可以系统地掌握机器学习技术并提升专业技能。 总之，《温州大学机器学习课件及代码》是一份全面且实用的学习资料库，非常适合希望深入研究和应用该领域的人士使用，为他们的职业发展奠定坚实的基础。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 温州大学C++课程课件
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    简介：本课程为温州大学计算机科学专业核心课程之一，涵盖C++编程语言基础与高级特性，通过丰富实例解析面向对象编程概念，旨在培养学生的编程思维和软件开发能力。 C++是一种广泛应用于系统软件、应用软件、游戏开发、设备驱动等领域的高级编程语言，由Bjarne Stroustrup在1979年基于C语言发展而来。它以C语言为基础，增加了类、模板、异常处理、命名空间、运算符重载等特性，实现了面向对象编程，并支持泛型和函数式编程。温州大学的C++课程可能涵盖了这些基础知识，旨在帮助学生掌握现代软件开发的核心技能。 C++中的核心概念包括： 1. **面向对象编程（OOP）**：通过类（Class）和对象（Object）的概念来实现。类是定义数据成员（属性）和成员函数（方法）的蓝图；对象则是类的实例，可以访问这些属性和方法。此外，C++还支持封装、继承和多态这三大面向对象特性。 2. **构造函数与析构函数**：在创建或销毁对象时分别自动调用。构造函数用于初始化状态，而析构函数则负责清理资源。 3. **操作符重载**：允许为已有的运算符提供自定义实现，使其能应用于特定类型的数据。 4. **虚函数与多态性**：通过子类覆盖父类的虚拟方法来支持多态。C++11引入了`override`关键字以明确指定这种关系。 5. **模板**：一种泛型编程工具，允许编写适用于多种数据类型的通用代码，包括函数和类模板。 6. **异常处理**：利用try-catch机制可以安全地捕获并处理程序运行时的错误或异常情况。 7. **STL（Standard Template Library）标准模板库**：提供容器、迭代器、算法及函数对象等组件，是C++编程的重要组成部分。 8. **内存管理**：通过new和delete操作符进行动态内存分配与释放。但同时要求开发者理解指针以及可能产生的内存泄漏问题。 9. **命名空间（Namespace）**：用于避免全局作用域中的名称冲突，并提高代码的可读性和维护性。 10. **预处理器（Preprocessor）**：负责处理宏定义和其他预处理指令，如条件编译等任务。 温州大学提供的C++课程可能详细讲解了上述概念并通过实例和练习帮助学生理解和应用。通过学习，不仅能掌握基础语法，还能了解如何利用高级特性设计出高效、可扩展的软件系统。此外，课程还可能涵盖C++11及更高版本的新特性和改进功能，如右值引用、lambda表达式以及智能指针等技术。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • PPT.rar_机器学习 PPT_ machine learning ppt_机器学习资料_PPT格式
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    本资源为《机器学习》PPT讲义，涵盖machine learning核心概念与算法，适合初学者和进阶者使用，有助于深入理解机器学习理论与实践。 这是我们学校的机器学习PPT，希望大家喜欢。
     
  • 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。
     
  • 东北大学机器学习课程PPT课件
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    本资料为东北大学精心编制的机器学习课程PPT，内容涵盖监督学习、无监督学习及深度学习等核心主题，适用于教学与自学。 《东北大学机器学习上课课件PPT》是一个包含丰富知识的教学资源，涵盖了从基础概念到深度学习的前沿技术。这份资料详细讲解了一系列重要主题，旨在帮助学生深入理解这一领域的核心原理和应用。 1. **绪论** - 介绍了机器学习的基本定义：通过经验让计算机自动改进性能的方法。 - 讨论了不同类型的机器学习方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习。 - 探讨了一些常见的机器学习任务，如分类、回归、聚类等。 2. **决策树学习** - 介绍了决策树的基本概念，并讨论了几种常用的算法（ID3, C4.5, CART）。 - 讨论了如何通过预剪枝和后剪枝防止过拟合的问题。 - 强调特征选择的重要性，包括信息增益、基尼指数等度量标准。 3. **线性模型** - 详细讲解了最小二乘法以及梯度下降法在求解参数中的应用。 - 讨论逻辑回归及其在解决分类问题上的重要角色，并介绍了Sigmoid函数的性质。 - 解释正则化技术（L1和L2）如何防止过拟合。 4. **支持向量机** - 介绍支持向量机的基本思想：寻找最大间隔决策边界的方法。 - 讨论了不同类型的核函数，包括线性、多项式以及高斯(RBF)核。 - 探讨SVM在多分类问题上的应用策略。 5. **神经网络** - 解释了激活函数（如sigmoid, ReLU等）的概念，并介绍了它们在网络中的作用。 - 详细讲解了深度学习的基本概念，包括前馈神经网络和多层感知器。 - 讨论反向传播算法及其在权重更新优化损失函数方面的作用。 6. **卷积神经网络** - 解释了卷积层与池化层的功能：特征提取及下采样过程。 - 介绍了LeNet、AlexNet等经典模型，并讨论它们的应用场景。 - 探讨CNN在网络图像识别和物体检测中的应用情况。 7. **生成对抗网络（GAN）** - 解释了生成器与判别器的博弈机制，这是GAN的基本架构。 - 讨论了几种变体如DCGAN、Wasserstein GAN等，并介绍了它们的特点。 - 探讨了GAN在图像生成和风格迁移等领域中的应用。 这些PPT文档提供了深入浅出的学习材料，帮助学生理解机器学习的基础理论并掌握实际应用的关键技巧。同时，这些资料也可以作为项目报告或论文写作时的参考模板，是研究机器学习的重要资源。