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。

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): Markdown 文件链接- (link): 外部链接 目录1. Prerequisite Knowledge (必备知识)- 1.1 Basic Concepts Related to Mathematics and Python Implementation (数学相关基础概念和Python实现)- Vector and Determinant (向量和行列式)- Matrix (矩阵及其运算)

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，通过输入值预测实值输出，应用于房价预测，重点讨论了成本函数的概念，并实现了梯度下降算法。 例2：在另一个练习中，我们构建了逻辑回归模型，以预测学生是否能被大学录取。 这些方法的实现需要通过Octave或MATLAB来进行，帮助我们深入理解并实践机器学习算法的核心原理。

根据提供的文件信息，这份文档总结了《Pattern Recognition and Machine Learning》一书中的关键概念和解题示例，主要帮助教学导师理解并教学相关知识点。以下为部分重点内容： 1. 核心知识点概述 概率分布：第一章涵盖概率论基础，包括随机变量、联合分布和条件分布等，为模式识别提供概率框架。 线性回归模型：第三章详细讨论线性回归及其推导，通过最小二乘法解析其参数估计。 线性分类模型：第四章介绍了线性模型在分类任务中的应用，如逻辑回归。 神经网络：第五章深入探讨多层感知机模型，包含其结构、训练方法及实际应用。 核方法：第六章详细介绍核函数及其在非线性可分数据中的应用，尤其是支持向量机（SVM）。 图形模型：第八章聚焦于概率图模型，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场，用于描述变量间的依赖关系。 2. 题解示例解析 示例1：线性回归参数估计 题目描述：给定训练数据集，求解线性回归模型参数。解答过程：- 根据公式(1.2)，代入(1.1)并求导，得出关于参数的方程组；- 对每个样本，依据线性组合形式计算梯度，并令梯度等于0，形成参数方程。- 整理后得到线性方程组，进而解得参数。 示例2：正则化最小二乘法 题目描述：正则化最小二乘法与普通最小二乘法的区别及求解方法。解答过程：- 正则化最小二乘法在误差函数上增加正则项以抑制过拟合。- 方程组形式与普通最小二乘法相似，但矩阵 $(A_{ij})$ 替换为 $(A_{ij} + \lambda I_{ij})$，其中 $\lambda$ 为正则化系数。

The Matlab code sqrt generates initial phase values for networks, stored in the file 'initial_phases.txt'. These values are evenly distributed between -pi and pi, and can be adjusted to fall between -val and val. The file 'network_generation.py' contains Python 3 code to generate two types of networks: ER random and scale-free. The function erdos_renyi_graph() from networkx generates random graphs by using the network size (N), the connection probability (N/k), and a unique seed value for each graph. Similarly, the function Barabasi_Albert_graph() creates scale-free networks with a specified network size (N) and a number of connections per new node (k/2), utilizing a preferential attachment algorithm. Each generated graph must have a distinct seed value to ensure uniqueness. The Omega values are generated using the randn() function, which produces N values with a mean of 0 and variance of 1. Further adjustments to these values are made using the formula: value = sqrt(variance) * randn() + mean. Finally, the file 'data_gener' contains additional data generation procedures.

matlab 吴恩达代码 Machine-Learning-AndrewNg 代码笔记：吴恩达机器学习课程编程作业，python 和 matlab 代码，及笔记。笔记由黄海广博士整理，原链接为：欢迎交流。

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。