Coursera机器学习课程Matlab代码及曲线
此资源涵盖了斯坦福大学Andrew Ng在Coursera平台上教授的机器学习课程,需要约60小时的学习时间投入。课程通过实践教学介绍了机器学习的基础知识,包括线性回归、逻辑回归、神经网络和支持向量机等常见的有监督学习算法。此外,还涵盖了偏差和方差、L2正则化、误差指标以及学习/验证曲线等概念。课程还包括无监督学习算法如k均值聚类和降维技术。最后,课程介绍了推荐系统和大规模机器学习的相关内容。
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2024-08-18
Coursera机器学习课程Python代码存在运行问题
这些Python代码来自Coursera的机器学习课程mlclass,由Andrew Ng教授提供。这些代码主要用于取代Matlab/Octave练习,因为一些Octave功能在计算机上无法实现,如绘图。代码涵盖了大多数练习,使用了Numpy、Scipy、Matplotlib、NLTK和Sci-Kit Learn等库。需要注意的是,Python与Octave/Matlab在某些算法的实现上可能有所不同,导致结果略有差异。
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2024-09-26
MATLAB Canny算子边缘检测代码——宾大机器学习课程
这是宾夕法尼亚大学EdX课程中的MATLAB Canny算子边界检测函数代码,涵盖了机器学习在视觉智能中的应用。课程包括图像处理技术如图像卷积、边缘检测和特征提取,以及使用MATLAB和OpenCV实现的实际案例。
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2024-07-27
Matlab无法运行代码问题 - 自制机器学习国内机器学习
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。
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2024-07-23
机器学习课程作业一改写
提供机器学习课程作业,包含相关示例代码,支持Octave和MATLAB环境。
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2024-08-29
数据挖掘模式发现课程学习资料汇编
探索数据挖掘领域中模式发现的奥秘,汇集丰富的学习资源,助力深入理解和实践。涵盖核心概念、算法原理、应用案例等,帮助构建扎实的知识体系。
数据挖掘
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2024-04-30
Coursera机器学习课程MATLAB主成分回归代码及Python实现示例
这篇文章包含了Andrew Ng教授在Coursera机器学习课程中关于主成分回归的MATLAB代码实现,以及相应的Python示例。课程原本是在MATLAB环境下完成的,现在转换到了Python,并且每个Jupyter笔记件中都有详细的功能定义。
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2024-07-29
清华机器学习与数据挖掘课程项目
此存储库包含我完成的清华大学机器学习和数据挖掘课程项目。
数据挖掘
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2024-05-13
机器学习:课件、数据与代码资源
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。
数据挖掘
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2024-05-27