Python实现机器学习算法终止matlab下列代码

支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPSO 包囊方法 装袋 AdaBoost 梯度提升 XGBoost 堆码

这个代码库收录了机器学习中常用的方法，包括手写SVM算法的MATLAB实现。该库将持续更新，用户可以从源代码中获取详细的用法信息。每个文件夹包含的主要工作如下：1. Gan：通过TensorFlow生成手写数字图像。2. Cnn：通过TensorFlow识别数字验证码，可用于解决验证码对自动爬虫的障碍。请注意，我使用网络上的Python代码作为训练/测试数据集来生成验证码。

利用Matlab强大的科学计算能力与工具箱， 深入探讨了几种常用机器学习算法的实现， 包括BP神经网络、支持向量机、LVQ神经网络、粒子群优化算法以及离散Hopfield神经网络等。 通过具体的代码示例和算法流程解析，帮助读者快速掌握这些算法的基本原理和Matlab实现方法，为进一步的机器学习研究和应用奠定基础。

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。

Imbalancd 库中包含 21 种算法： 欠采样 (8 种)- 集群中心点- 凝聚最近邻- 编辑最近邻- 重复编辑最近邻- AlIKNN- 实例硬度阈值- 近邻遗漏- 邻域清理规则- 单侧选择- 随机欠采样器- 托梅克链接 过采样 (11 种)- 随机过采样器- SMOTENC- SMOTEN- ADASYN- 边界 SMOTE- KMeans SMOTE- SVMSMOTE 组合采样 (2 种)- SMOTEENN- SMOTETomek

我在我的机器学习和深度学习项目中分享了手写SVM算法的Matlab代码。项目指南包括克隆/下载存储库并提取ZIP文件，然后在第一级目录中执行命令“ python main.py”。执行后，将生成用于PDF报告的所有结果和图像。此外，项目还涉及克隆/下载存储库并运行“ alphaBuildFeatures.m”文件，生成两个单独的“ .mat”文件中的结果。分类代码和结果存储在“分类结果”文件夹中。通过克隆/下载存储库并在MATLAB中右键单击“ INK.fig”，然后单击“在GUIDE中打开”，您可以运行GUI，将手写曲线分割或分类数字。最后，您还可以通过运行“ Rubine.m”，“ Viterbi_NY.m”或“ Viterbi_US.m”获取不同邮政编码的分类结果。项目还包括运行“ Klaviyoexercise.py”文件，进行客户数据的统计分析。

Matlab程序现在终止了以下代码，实现了机器学习算法的Python版本。目录一、 1、代价函数：我们要求出theta，使得代价函数最小化，即我们拟合出的方程与真实值最接近。共有m条数据，代表我们要拟合的方程到真实值距离的平方，这是因为可能存在正负值抵消的情况，因此平方运算。原因是可能会存在负值，正负值可能会抵消，前面有一个系数2。下面的代码实现了这一过程： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法：代价函数对theta求偏导数得到：因此，对theta的更新可以写为：其中α为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3等。为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)的泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x)，即负梯度方向乘以一个很小的步长α来减小△x

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。

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。