MATLAB部分代码无法运行。在这个麻省理工学院的IAP中,我将分享有关实际监督学习中经常使用的概念和算法。我希望这个IAP能够激励您在研究中应用机器学习,并且有助于理解机器学习文献。机器学习是一个广阔的领域,我无法涵盖所有ML的方面和主题。但好消息是,学习两种主要算法就足以支持几乎所有监督学习的实际需求:基于决策树的模型(如随机森林和梯度提升机),用于结构化数据的成功应用,以及神经网络,主要用于非结构化数据,如音频、视觉和自然语言。尽管最近在结构化数据中也变得流行,但它在非结构化数据中非常成功。大多数其他ML算法已经过时或在大多数情况下不太有用。本课程不会深入推导和证明,而是着重于直觉理解ML模型的工作方式,帮助您编写有效的代码。这与传统的学术课程截然不同,后者通常严谨详细解释每个概念的各个方面。每节课分为教学内容和jupyter笔记本。
MATLAB部分代码无法运行-ML1_IAP
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py_falcon是MATLAB版本FALCON的Python包装器,FALCON是用于计算嵌套矩阵的软件包。它包含一个简易教程和部分代码,可以轻松将MATLAB软件包转换为Python使用。尽管我主要使用Python进行工作流程,但为了使用MATLAB特有代码,需要一种有效的包装方法。我已经编写了相关内容,以便快速创建MATLAB代码的包装器。首个MATLAB软件包的主要函数为falcon.nested_test(),用于执行所有测试。只需几行代码即可:import numpy as nptest_matrix = np.loadtxt('test.csv', delimiter=','),随后自动启动MATLAB,并导入falcon模块执行结果。
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