机器优化

在机器学习领域，数据是驱动模型训练和性能优化的核心元素。本压缩包中包含了多个典型的数据集，用于训练和测试不同的机器学习算法，如线性回归、贝叶斯分类和K均值聚类等。具体包括：1. 线性回归数据集：lpsa.data，用于分析变量间的线性关联。2. 波士顿房价波动数据：包含多个房价预测的特征和目标变量。3. K均值聚类数据集：kmeans_data.txt，用于无监督学习中数据集的分组。4. 支持向量机数据集：sample_libsvm_data.txt，适用于支持向量机的学习和评估。这些数据集不仅帮助理解不同机器学习算法的工作原理，也是验证新算法的有效平台。

利用梯度下降和牛顿法求解Rosenbrock函数最小值 本实例探讨如何使用Python和机器学习库，通过梯度下降和牛顿法两种优化算法寻找Rosenbrock函数的最小值。 机器学习概述 机器学习致力于研究能够从经验中学习并改进性能的算法。其核心要素包括： 算法: 用于学习和预测的核心程序。 经验: 指的是用于训练算法的数据，也称为训练集。 性能: 指算法根据经验进行预测的能力，通常通过评估指标来衡量。 机器学习的典型流程为：使用数据训练模型，评估模型性能，若性能不达标则调整算法或数据，直至模型达到预期效果。 监督学习 监督学习是机器学习的一大分支，其目标是从已标注的训练数据中学习一个函数，用于预测新的输入数据。训练数据包含输入特征和对应的输出目标，通过学习特征与目标之间的关系，模型能够对新的输入进行预测。 例如，垃圾邮件过滤器就是一个监督学习的例子，其训练数据包含邮件文本（特征）和对应的标签（垃圾邮件或正常邮件）。模型学习如何根据邮件文本判断邮件类型，从而对新的邮件进行分类。 本实例将聚焦于监督学习中的优化算法，即梯度下降和牛顿法，用于寻找Rosenbrock函数的最小值。

这个存储库包含了Mahyar Fazlyab等人撰写的论文《时变凸优化的预测-校正内点方法》的MATLAB代码实现。下载后，使用MATLAB打开文件夹（版本1.1、2.0、3.0），运行main()函数即可查看输出图形。介绍了一种内点优化方法，特别适用于随时间变化的目标函数和约束条件，称为“预测校正”。以机器人导航为例，使用该方法优化球形机器人在包含已知障碍物的工作空间中的路径规划。实现包括：v1.1-2D工作区，具有固定目标；v2.0-2D工作区，具有时变目标；v3.0-3D工作区，具有随时间变化目标。通过结合二阶动力学知识和改进的牛顿方法，的方法可以校正轨迹并收敛到最优解。

数据挖掘和机器学习领域中，回归算法广泛应用于预测连续数值型输出。回归分析帮助理解输入变量对输出变量的影响，在金融预测、销售预测和天气预报等实际问题中至关重要。实验“数据挖掘与机器学习：回归算法优化”包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、岭回归与Lasso回归、支持向量回归（SVR）、随机森林回归和梯度提升回归（GBRT）等内容。评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），同时介绍模型选择与调参方法。聚类算法如K-means也可能作为预处理步骤。

股票交易最佳时机与机器学习的应用密不可分。这份精选列表涵盖了在股票交易中应用机器学习或深度学习的公司名单，包括使用定量模型进行系统交易的著名对冲基金公司。AI对冲基金也使用众包算法，允许人们提交算法并获取报酬。此外，还介绍了深度学习平台如何计算并检测交易模式。查看相关视频和报道，深入了解这一前沿技术的应用。

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

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

互联网的普及使得网络成为人们获取信息的重要途径。随着信息量的增加，网页内容中的非主题信息，如导航条、广告、版权信息等，称为“噪音”。如何有效去除这些噪音，提取出网页的主要内容，从而提高阅读效率，对于垂直搜索和数据挖掘具有重要意义。已有多项研究探讨了不同角度的正文抽取方法，包括利用网页特征和结合其他技术，不断提升抽取的准确性和完整性，但尚未有一种方法能完全满足人们的期望，仍需持续研究和探索。

随着工业自动化需求的增加，delta并联机器人在制造业中扮演着重要角色。为了提升其运动学表现，需要优化其MATLAB程序，实现正逆解算法的精准计算。

为了解决这一问题，我们可以采用基于滑模控制算法，它被证明在处理不确定性方面效果显著。