二维遗传算法MATLAB代码-MLHomework1 2018-2019秋季学期机器学习作业(论文)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。

相对粗略的脑图，记录了第一天学习机器学习算法的思路，结构虽然不复杂，但对刚入门的你来说还是挺有参考价值的。内容覆盖了像分类、回归这些基础算法，适合做个小总结或者快速回顾。 手绘风格的脑图，重点思路比较清晰。像是把书上学到的东西做了个可视化，对理解算法结构挺有。比如你在看SVM或逻辑回归时，可以快速跳转到相关节点做联想。 推荐几个搭配阅读的资源，像这个graphkit-learn，是个挺不错的图机器学习库；还有机器学习算法实战，里头不少案例代码，照着练效果更好。 如果你想系统捋一遍机器学习的分类，可以看看机器学习算法简介及分类这篇；顺手还可以对比下PPT 版分类算法对比，图表一目了然。 使用建议

MATLAB 的遗传算法库，用来搞作业车间调度问题，挺顺手的。你如果经常需要多任务、多工序、还得在多个机器之间排队那种复杂调度，这套资源可以帮上大忙。代码写得还蛮清晰，基本流程也都封装好了，从初始化到适应度评估，再到交叉变异，全流程跑下来也不难看懂。 MATLAB 的ga函数就是核心，调用也简单。你只要把任务列表、工序关系、机器限制这些都清楚，适应度函数写合理，整体调度效果还不错。文件里的文档挺详细的，适合拿来直接跑一跑，再改改参数做实验。 进化过程的图也有，能看出来每一代最优值怎么变化的，比较直观。还有甘特图，任务排布一目了然，调度结果一眼就能看出瓶颈在哪。适合想做调度优化实验、或者当论文案

使用Matlab编写的遗传算法代码，详细描述了其工作原理和各个模块的功能。

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #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

详细介绍了在MATLAB环境中实现遗传算法的过程，包括具体的MATLAB代码和相应的解释。

这份文档提供了对上传的遗传算法代码的详细解读，帮助您理解代码背后的算法原理和实现细节。

这份斯坦福机器学习公开课作业1的解答已成功提交并通过审核。希望能为学习这门课程的同学提供一些参考和帮助。

斯坦福的机器学习公开课里的第 7 个作业，讲的是K-means 聚类和PCA 降维，内容扎实，练手舒服。 课程里用的是MATLAB，不过思路通用，换成 Python 也 OK。像kmeans和pca函数，都是现成的，调用方便。整个作业流程清晰，先聚类再降维，搭配练，思路还挺顺。 K-means就像把一堆数据分组，每组找个“中心”，让尽量靠近它。注意初始化比较敏感，多试几次效果更稳。PCA 这块主要是降维，把复杂的数据压缩一下，方便后面建模或者可视化。 建议先从ex7.pdf文档看看流程，再跑一下ex7的代码，理解会更深。你要是做项目需要做数据预或者模式识别，这俩工具基本是标配。 另外我整理了几