单层感知器的 Matlab 实现，功能挺全，写得也蛮规整，适合刚上手机器学习的你拿来练手或者参考。项目里不只是感知器，还顺手带上了像Logistic 回归、LDA、PCA这些常见方法，配合 Matlab 的工具箱，调试体验还不错。

多维线性回归加上L2 正则化，过拟合那块挺有用。还有三次样条插值、留一法交叉验证这类细节也考虑到了，用来做模型评估还蛮方便的。嗯，都是些你在课程项目或论文实验里能用得上的家伙。

更实用的是，后面还搞了个多层感知器来做 USPS 手写数字分类，结合EM 算法和高斯混合模型做聚类，思路清晰，结构也合理。如果你在研究神经网络或数字识别，这部分值得重点看看。

顺手一提，k 近邻、k 均值聚类也都打包在一起了，等于是一个小型的学习套件了。你要是对降维感兴趣，也可以顺着几个 PCA 相关的资源继续挖挖，比如主成分：降维利器这种，讲得还挺通俗的。

如果你刚好在做课程设计或者机器学习方向的入门研究，这套代码蛮适合先撸一遍。你可以重点关注文件里的train_perceptron.m和run_mlp.m，逻辑比较清晰，参数也好改。