ungil/LightGBM-MATLAB LightGBM的MATLAB封装库

LightGBM 的 wheel 文件，用于便捷安装 LightGBM 机器学习库。

LightGBM 是一款开源、高效的梯度提升算法库。它以其轻量级、高性能而著称，在机器学习领域广泛应用，尤其适合处理大规模数据集。

高清的LightGBM 中文文档，自己整理的，离线可用，查参数、看 API 都挺方便。里面从快速入门到 GPU 教程、并行学习指南、参数优化，基本都涵盖了，适合新手速通，也方便老手查漏补缺。内容是纯净版，没广告，加载也快。文档里提到的Python 包使用也说得比较清楚，像常见的fit、predict方法怎么调用、参数怎么调，配合案例讲得还不错。API 部分也按模块分类，找函数更顺手。是GPU 教程部分，对训练加速挺有，讲了怎么配置、怎么避坑，比如device参数用法、常见的内存问题也提了一嘴。如果你本地环境搭好了，直接开干就行，效率会高多。还有个亮点是参数调优章节，列了不少调参建议，比如怎么设

NeuroBayes的MATLAB封装器使得通过CPP编写的NeuroBayes人工神经网络库在MATLAB环境中使用成为可能。这个封装器利用MEX-File Creation API [0]，通过简单的安装步骤，您可以在MATLAB中调用nb_expert(input_vector, filepath_expertise)来使用NeuroBayes专家。详细安装指南包括在mexit.m文件中插入头文件和共享库路径，然后执行run mexit.m以生成必要的输出文件nb_expert.o和nb_expert.mex64。测试用例和示例可在testit.m文件中查看。

MATLAB 的近邻搜索能力，一般都挺基础的，想搞点高效点的近邻搜索？可以看看ann_wrapper。它是一个包装类，把 David Mount 和 Sunil Arya 的ANN 库接进了 MATLAB 里，支持各种快速近邻查找，比如kd 树、球树这类经典算法，高维大数据还蛮稳的。 用法也不复杂，基本就五步：初始化、建索引、查查询、调参数、评性能。比如你有一堆图像特征要查相似的，就挺合适。ann_wrapper直接帮你把底层 C++的性能带进来了，查询效率高，还不折腾。 里面文件结构也清晰：ann_wrapper.m主类，example.m有示例，src放的是 C++源码和编译脚本，其他还有

Matlab提供了封装的阶跃序列函数，可生成离散阶跃信号。

本项目是一个TortoiseSVN的简单包装，用于在Matlab环境下方便地操作TortoiseSVN。通过该工具，用户可以直接在Matlab中执行SVN操作，简化开发过程。

matlab 的 Libelas 玫瑰花源码，其实是个用得挺巧妙的激光雷达扫描匹配项目。别看名字有点浪漫，背后是实打实的 SLAM 场景用武之地。Libelas库搞的是大规模环境下的点云匹配，效率高、算法稳，用在自动驾驶、机器人定位这些场景挺合适的。项目的亮点是：MATLAB 封装做得还不错，上手快，适合原型测试。多时候你懒得搭 ROS 环境，就直接 MATLAB 里跑个 demo，调个参数，验证效果，也省事。“玫瑰花”说白了是比喻图形效果。你跑通后，会看到类似花瓣展开的点云匹配图，视觉上确实挺有冲击力的。有点像你画个polarplot出来那种感觉。源码是开源的，代码风格也不绕，想看算法流程的

MATLAB 项目里的包结构一多，路径管理就容易变成一团糟。模块封装的方式挺好用的，可以不用改动MATLAB path，直接把一整个包目录封成模块，访问函数的时候省心不少。适合那种多目录、大工程的情况，像./+GUI/+graphics这种嵌套结构，原来要写一大串前缀，现在可以简化不少，逻辑也清晰多了。