Matlab实现的各种Boltzmann机器变体代码

这个代码库收录了机器学习中常用的方法，包括手写SVM算法的MATLAB实现。该库将持续更新，用户可以从源代码中获取详细的用法信息。每个文件夹包含的主要工作如下：1. Gan：通过TensorFlow生成手写数字图像。2. Cnn：通过TensorFlow识别数字验证码，可用于解决验证码对自动爬虫的障碍。请注意，我使用网络上的Python代码作为训练/测试数据集来生成验证码。

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α将△x

基于PCA基本原理编写了主成分分析算法代码，不使用封装函数，且符合吴恩达机器学习课程要求。

在数字图像处理中，腐蚀和膨胀的变体通常通过反复应用腐蚀或膨胀运算来调整物体的存在程度。这些过程在特定应用中可以产生更优的效果，例如将多个物体合并为一个。

这个代码库包含用于预测锂离子电池在电动汽车应用中充电状态（SOC）的数据驱动框架。代码开发于芝加哥伊利诺伊大学的机器学习项目，结果展示于2020年发表在《电源》期刊上的论文。通过汽车仿真和多物理场建模，该方法提供了重要信息。我们还受邀在FiME 2020 ECS会议的交通运输应用中介绍了该项目。如果使用我们的代码，请引用：Ragone M., Yurkiv V., Ramasubramanian A., Kashir B., Mashayek F.

dlt算法matlab代码DeepLabCut-Utils这个存储库包含多种脚本，以及与相关软件包的链接。欢迎贡献您的分析方法，可能还包括一些如何使用它的简短笔记本。这里有用于扩展分析和培训的示例脚本：scale_raining_and_evaluation.py展示了如何自动为多个项目进行训练、测试和分析视频，而scale_analysis_oversubfolders.py展示了如何自动分析存储在子文件夹中的视频。随时根据您的需求进行调整！贡献者使用DLC的输出、加载和简单的ROI分析示例：您可以按帧计算在特定ROI上的时间。此Jupyter Notebook演示了如何加载DLC的输出并执行分析，还包括其他绘图功能。贡献者的基于GUI的ROI工具，用于在定义的感兴趣区域内测量身体部位花费的时间。集群工具（使用DLC输出）：用于从动物运动的深层变异嵌入中识别行为结构的代码。使用MotionMapper进行行为聚类的论文：从动物运动的深层变异嵌入中识别行为结构。

利用SC伪势模型模拟两相分离过程，非常适合初学者学习。

Matlab编程：机器人比赛的实现。实现了UCB E7机器人锦标赛的功能。

此文件夹包含各种分布的拟合函数集合。例如，如果需要拟合具有均值“u”和方差“sig”^2的正态分布（'gaussian'），可以使用样本= randn(1,10000)*sig + u。文件夹内容包括最大似然估计量、最小二乘估计量、用于估计多元高斯分布（混合高斯）的EM算法，以及用于测试EM算法的样本创建文件夹。每个分布还配有参数图的绘制工具。