利用CIFAR10数据库进行深度学习的MatLab M文件代码生成

这是一个 EE369 项目，用 Matlab 实现了五种分类器：KNN、线性 SVM、核 SVM、Fisher 线性判别和核 Fisher 判别，用于对 CIFAR-10 和 MNIST 图像数据集进行分类。 文件说明： init.m: 在测试 CIFAR-10 之前必须先运行此文件！它包含 VLFeat 特征提取库的代码。 train.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并训练模型。 classify.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并进行分类。 localtest.m: CIFAR-10 的主程序，在此运行 CIFAR-10 分类。 localtest2.m: MNIST 的主程序，直接在此文件中选择分类器并运行 MNIST 分类。需要选择 train 和 classify 文件。 localtest3.m: 当 MNIST 运行时内存不足（电脑内存小于 8GB）时，使用此文件运行 MNIST 分类。 注意事项： SVM 和核 Fisher 判别在内存小于 8GB 的电脑上运行 MNIST 时可能会提示内存不足，此时请使用 localtest3.m 文件运行。 如果相对路径不成功，请根据实际情况修改文件路径。

此Matlab代码利用海面高度（SSH）来识别和跟踪涡旋。该版本最初设计用于处理卫星测高仪数据，在xy坐标中使用模型输出，而非纬度-经度。代码基于Gaube＆McGillicuddy [2017]的修改，并在Mack等人的文章[2018]中被引用。参考文献包括Gaube，P.和DJ McGillicuddy（2017），《墨西哥湾中的涡旋和蜿蜒对近地表叶绿素的影响》的第1部分，122，1-16，doi：10.1016 / j.dsr.2017.02.006以及Mack，SL，MS Dinniman，J。Klinck，DJ McGillicuddy Jr.和L.Padman，“对南极洲冷水大陆架上的海洋涡旋及其对冰架基础融化的影响”（在为JGR-Oceans做准备时建模）。

我利用自己构建的卷积神经网络成功实现了CIFAR-10数据集的分类任务。

matlab代码，实现了利用极限学习机ELM进行数据预测的功能。

《Machine Learning with Spark》这本书是Spark开发者和机器学习爱好者的重要参考资料。它详细介绍了如何利用Apache Spark的强大功能来实现高效、大规模的机器学习任务。作为一个分布式计算框架，Spark以其高速处理能力和易用性在大数据领域备受青睐。将机器学习与Spark结合，进一步提升了数据挖掘和模型构建的速度和效率。本书涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习等广泛的主题，包括逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机、K-Means、PCA、Apriori算法等。Spark的MLlib库是其机器学习的核心，提供了多种机器学习算法的实现，并支持数据预处理、模型选择和评估等功能。Pipeline API使得构建复杂的机器学习流水线变得简单，允许用户组合多个步骤，形成一个可复用的工作流程。本书还介绍了如何使用Spark与深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）集成，进行大规模的深度神经网络训练，包括CNN和RNN的应用。通过Spark SQL和DataFrame API，可以方便地对结构化和非结构化数据进行清洗、转换和聚合。Spark的ML Pipelines支持跨数据集的模型并行化，对处理海量数据尤其关键。此外，本书还讨论了如何部署和监控Spark集群，以及如何优化性能，例如调整配置参数、利用Spark的内存管理机制和分布式缓存。案例研究展示了如何将所学应用于真实世界的项目，如推荐系统、欺诈检测和异常检测等。《Machine Learning with Spark》适合数据科学家、工程师以及对大数据和机器学习感兴趣的人士阅读，通过学习，读者将掌握使用Spark构建和运行大规模机器学习项目的关键技能。

MATLAB 中提供有 M 文件，供用户下载查阅。

2019年，PowerNet [MatconvNet]即将推出，介绍了在蜂窝大规模MIMO中的功率控制解决方案。Luca Sanguinetti等人在2018年的Asilomar会议上提出了基于Tensorflow和Keras的深度学习功率分配方法。此外，温朝凯等人在2018年的IEEE无线通信快报中探讨了深度学习在大规模MIMO CSI反馈中的应用。另外，AAAI人工智能大会上姚硕超等人介绍了DeepIoT的压缩深层神经网络结构。最后，还有硕士论文讨论了AutoMIMO的TensorFlow应用。

Harris Hawks优化算法是基于鹰群中的行为模式设计的Matlab M文件，提升基准功能的效率和准确性。该算法通过模拟鹰群捕猎策略，有效地优化了目标函数的性能。

数据库主键生成是指对记录主键的操作，它是标识记录的重要工具。通过数据库主键生成，可以轻松找到和管理记录。