CMU 机器学习 MATLAB 脚本：10601machine_learning

这个存储库包含了Andrew Ng教授机器学习课程作业的Python版本。这门课程是最受欢迎的在线机器学习入门课程之一，为学生提供了使用Python进行编程的机会。在过去几年中，Python在机器学习领域的应用迅速增长，因此我决定将所有MATLAB/OCTAVE编程作业重新编写为Python版本，以便学生能够更轻松地使用这个生态系统。这些新的编程作业与课堂教学完美结合，无需使用MATLAB进行任何操作。

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): M

在粒子物理学研究中，背景分离技术是数据分析的重要部分，尤其是在信号与背景的分类中，信号代表我们感兴趣的粒子事件。我使用了多种机器学习技术，尤其是背景分离，来进行数据分析，以获得在其他数据集上的分析经验。本研究包括了在Coursera的Andrew Ng机器学习课程中的一些项目，这些项目使用了Matlab进行实现。 Matlab作为一种高级科学计算语言，能够处理各种机器学习任务，特别是信号与背景的分类。课程内容包括线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、K均值聚类等常见模型的应用。这些模型的实现涉及到诸如梯度下降、成本函数等技术细节。 例如： 例1：在练习1中，我们使用了线性回归模型，通过输入

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

利用Matlab强大的科学计算能力与工具箱， 深入探讨了几种常用机器学习算法的实现， 包括BP神经网络、支持向量机、LVQ神经网络、粒子群优化算法以及离散Hopfield神经网络等。 通过具体的代码示例和算法流程解析，帮助读者快速掌握这些算法的基本原理和Matlab实现方法，为进一步的机器学习研究和应用奠定基础。

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 监督学习 线性回归: 预测连续目标变量，例如房价预测。 逻辑回归: 解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测，例如客户流失预警。 ### 无监督学习 聚类分析: 将数据分组到不同的簇中，例如客户细分。 主成分分析: 降低数据维度，提取主要特征，例如图像压缩。 ### 强化学习 Q-learning: 通过试错学习最优策略，例如游戏 AI。 SARSA: 基于当前策略