Matlab集成C代码的机器学习资源指南

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

作为计算机科学与信号信息处理领域的热门研究方向，机器学习在数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术以及智能机器人技术等多个领域扮演着关键核心与支撑技术的关键角色。本资源提供的课件与代码涵盖了学生需要了解的主流机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习以及贝叶斯学习等基本学习理论、模型算法及应用。

初步回归法Matlab代码是一份精选的优秀机器学习框架、库和软件的列表，灵感源自于awesome-php。如果您希望为这个列表做贡献，请通过发送拉取请求或联系我们。此外，不建议使用那些长期未维护或所有者明确声明未维护的存储库。另外，您可以访问免费机器学习书籍列表、免费的在线机器学习课程列表、数据科学和机器学习博客列表，以及免费参与的本地聚会和活动列表。

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。

这是一个精选的优秀机器学习框架、库和软件列表，涵盖多种语言。受到awesome-php的启发，如果您有兴趣为列表做出贡献，请通过拉取请求或联系我们。如发现不推荐使用的存储库，请告知。所有者已声明此库未维护超过2到3年。另外，有关免费机器学习书籍的下载列表，请访问以下目录：SAS、通用机器学习、数据分析/数据可视化、高性能机器学习（MPP）、自然语言处理、演示和脚本。现代计算机视觉库VLFeat基于C/C++/MATLAB，支持语音识别。隐马尔可夫模型工具包HTK是用于构建和处理HMM的便携工具。OpenCV提供C++、C、Python、Java和MATLAB接口，支持多平台。DLib提供现代C

ScalaMl: 面向机器学习的 Scala 版本 0.99.1 © Patrick Nicolas，版权所有，2013-2016 概述 ScalaMl 的源代码为软件开发人员提供了一个关于机器学习算法差异的广泛视角。它面向具备一定 Scala 编程语言基础和基本统计知识的读者，并不要求读者具备数据挖掘和机器学习的经验。 源代码指南 源代码使用指南在 SourceCodeGuide.html 文档中进行详细说明。 示例应用 代码示例主要与投资组合管理和交易策略相关。 深入学习 对于对数学或库中实现的技术感兴趣的读者，建议参考以下书籍： “机器学习：概率论” K. Murphy-麻省理工学院出

Spark作为大数据处理领域的主要框架，以其高效且易用的特点受到开发者的青睐。在机器学习领域，Spark通过其MLlib库提供了广泛的算法支持，使大规模数据上的模型训练和预测变得更加便捷。本资源“MachineLearningSpark.zip”专为学习者提供，帮助理解和应用Spark进行机器学习。MLlib库涵盖了监督学习（如逻辑回归、决策树、随机森林等）和无监督学习（如K-Means、PCA等）算法，基于分布式计算处理PB级别数据。通过DataFrame和RDD，Spark提供了高效的数据处理和并行计算能力。资源包含示例代码、数据集、说明文档和机器学习管道示例，帮助学习者掌握数据加载、特征

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本存储库由Michael Paluszek和Stephanie Thomas合著的书籍《MATLAB机器学习》（Apress，2016）提供支持。您可以通过点击绿色按钮下载zip格式文件，或使用Git克隆存储库到本地。版本v1.0对应书籍的已出版代码，未经更正或更新。如需贡献，请参阅Contributing.md文件获取详细信息。