这篇文章列出了一些关于机器学习、数据科学和深度学习的顶级库、框架和工具,为初学者提供指南。虽然大多数资源集中在Python上,但也包含其他语言的工具。Apache Spark MLib是其中之一,适用于与Python和R的互操作。
Matlab集成C代码的机器学习资源指南
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MATLAB集成C++代码
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视图类型。
数学运算包括数据排序、转换、统计和归约运算。
矩阵和向量存储对象与视图对象紧密结合,为常见线代运算提供大量成员函数。
共享内存指针可避免数据复制。
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Matlab集成C代码在FPGA应用指南
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2024-05-01
ScalaMl:探索机器学习算法的源代码资源
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-麻省理工学院出版社-2012
“统计学习的要素” T. Hastie,R.Tibshirani,J.Friedman-施普林出版社
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2024-05-19
逐步回归法MATLAB代码 - 机器学习资源库
这是一个出色的初步回归法MATLAB代码的机器学习资源列表,收录了各种优秀的机器学习框架、库和软件(按语言分类)。本资源受到awesome-php项目的启发。如果您有意为此列表贡献内容,请通过发送拉取请求或与我联系方式参与。我们建议您在以下情况下不使用列出的库:其所有者已明确声明不再维护此存储库;长时间未更新(2至3年)。此外,我们还提供免费机器学习书籍的下载列表,访问可用的(主要是免费的)在线机器学习课程列表,以及数据科学和机器学习博客和新闻通讯列表,还包括免费参加的聚会和本地活动。如果您需要进一步了解,请查看我们的目录框架和库,并编写一个脚本来将它们爬取。
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2024-07-22
Matlab无法运行代码问题 - 自制机器学习国内机器学习
对于此存储库的Octave/MatLab版本,请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例,并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示,使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下,解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”,而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。
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