Matlab集成C代码的机器学习资源指南

Matlab集成的C代码是一份精选的Quants（定量金融）优秀图书馆、软件包和资源清单，支持多语言能力。Python数字图书馆包括NumPy、SciPy（发音为“Sigh Pie”）和pandas，提供了高性能、易用的数据结构和分析工具。此外，还涵盖了SymPy用于符号数学、Theano的概率编程以及QuantLib的Python端口，用于金融工具和定价。

Metaphor是一个功能强大的C++库，适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发，未来可能添加至仓库中。 Metaphor核模块提供大量线代和统计工具，并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括： 轻量级通用矩阵和向量视图类：视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度，支持任何数据类型。 多种数据操作，如子视图复制、重新排序和抽取。 矩阵和向量可保存和打印为多种格式，包括MATLAB文本格式。 浮点、双精度和复数类型的线代运算：一整套经过优化的标准BLAS操作，支持BLAS 1、2和3。 低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵

本指南详细介绍了如何在FPGA（现场可编程门阵列）设备上集成Matlab编写的C代码，涵盖了PolarFire:registered:、Artix 7、Spartan 6和Zynq-7000等常见型号。通过使用本指南提供的工具、应用程序和库，开发者能够更高效地利用FPGA器件，同时了解到FPGA可以实现的出色项目。此外，本指南还介绍了如何利用便捷的扩展程序将Markdown文件转换为PDF，以及在LabVIEW中进行FPGA设计的测试方法。

在Matlab环境下整合C代码是一项挑战性工作，需要精心设计和优化。将C代码与Matlab无缝结合，可以显著提升计算效率和灵活性。

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。

初步回归法Matlab代码是一份精选的优秀机器学习框架、库和软件的列表，灵感源自于awesome-php。如果您希望为这个列表做贡献，请通过发送拉取请求或联系我们。此外，不建议使用那些长期未维护或所有者明确声明未维护的存储库。另外，您可以访问免费机器学习书籍列表、免费的在线机器学习课程列表、数据科学和机器学习博客列表，以及免费参与的本地聚会和活动列表。

这是一个精选的优秀机器学习框架、库和软件列表，涵盖多种语言。受到awesome-php的启发，如果您有兴趣为列表做出贡献，请通过拉取请求或联系我们。如发现不推荐使用的存储库，请告知。所有者已声明此库未维护超过2到3年。另外，有关免费机器学习书籍的下载列表，请访问以下目录：SAS、通用机器学习、数据分析/数据可视化、高性能机器学习（MPP）、自然语言处理、演示和脚本。现代计算机视觉库VLFeat基于C/C++/MATLAB，支持语音识别。隐马尔可夫模型工具包HTK是用于构建和处理HMM的便携工具。OpenCV提供C++、C、Python、Java和MATLAB接口，支持多平台。DLib提供现代C

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

ScalaMl: 面向机器学习的 Scala 版本 0.99.1 © Patrick Nicolas，版权所有，2013-2016 概述 ScalaMl 的源代码为软件开发人员提供了一个关于机器学习算法差异的广泛视角。它面向具备一定 Scala 编程语言基础和基本统计知识的读者，并不要求读者具备数据挖掘和机器学习的经验。 源代码指南 源代码使用指南在 SourceCodeGuide.html 文档中进行详细说明。 示例应用 代码示例主要与投资组合管理和交易策略相关。 深入学习 对于对数学或库中实现的技术感兴趣的读者，建议参考以下书籍： “机器学习：概率论” K. Murphy-麻省理工学院出