Matlab无法运行代码问题 - 自制机器学习国内机器学习

matlab代码无法执行自制机器学习，针对本存储库的Octave / MatLab版本，请进行检查。这个存储库提供了使用Python实现的流行机器学习算法示例，并详细解释数学原理。每种算法都包含交互式的Jupyter Notebook演示，让您可以在浏览器中立即查看结果、图表和预测，以及配置算法和训练数据。大多数情况下，解释都基于Andrew Ng的理论。这个存储库的目标不是使用第三方库实现机器学习算法，而是从头开始编写这些算法，以更好地理解每个算法背后的数学原理。因此，所有这些算法的实现被称为“自制”，而不是为生产环境使用。

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。

Matlab存在问题，无法执行神经网络与机器学习工作表4中的某些代码。本工作表专注于监督学习，要求学习者通过编写计算代码来熟悉监督学习模型的性能度量，实践并解释k最近邻分析，以及对数据进行重新排列以满足功能要求。建议在Matlab文档和帮助功能中频繁查阅以获取最佳学习效果。如有任何疑问，请参考讲座或通过电子邮件进行咨询。

吴恩达机器学习编程作业（MATLAB实现） 林轩田机器学习基石课程编程作业（MATLAB实现） 吴恩达机器学习编程作业： 作业一Q15-17 作业一Q18-20 作业二Q16-18 作业二Q19-20 林轩田机器学习基石课程编程作业： 作业三Q7-10 作业三Q13-15 作业三Q18-20 作业四Q13-20

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。

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。

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。

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