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cmjia / MachineLearning_Matlab

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图解机器学习,算法实现 spread retract

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MachineLearningWithIllustration

Brief Intro

<<图解机器学习>>一书用通俗易懂的语言讲解了常见的机器学习算法, 并配以可视化插图用于更深刻的理解。本项目实现了书中所讲的所有算法, 适合阅读过程中动手实验验证算法的准确性和理解算法的用途。 每一个文件的代码均相对简洁且,力求对所有算法都用最简单的实现。

Detail

  • Linear Square Regression 文件夹下面实现了各个loss(L1, L2, hinge etc)和正则化算法的最小二乘回归算法
  • SVM 文件夹中实现了带有RampLoss的线性SVM
  • Unsupervised Learning 文件夹下有异常检测,KL散度检测,PC A算法以及kNN
  • Boosting 文件夹中注意有adaptive boosting, bagging算法和剪枝算法
  • Cluster 文件夹包括kmeans和谱聚类两种常见聚类
  • Online learning 文件夹实现了被动攻击算法
  • Transfer learning 文件夹主要描述了密度估计算法
  • LogisticReg 文件夹中的算法为以梯度下降做优化的logistic regression

Test

  • Language: MATLAB
  • Platform: Win10 HomeBasic 64bit && 16G
  • IDE: MATLAB 2014b

Tips

  • 本项目实现了附书中所有算法
  • 每个.m文件代表一种算法且均单独测试通过并可独立运行

Reference

Author

License

  • BSD v2.0, see LICENSE

Comments ( 2 )

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