ml-in-action
出版书籍《机器学习入门——MATLAB实战与应用》一书中的实例程序。涉及监督学习，非监督学习和强化学习。(code for book "Machine Learning Introduction & Action in MATLAB")
Table of Contents
- chapter2: MATLAB introduction
- chapter4: KNN
- chapter5: Decision tree
- chapter6: SVM
- chapter7: Naive bayesian
- chapter8: Linear regression
- chapter9: Logistic regression
- chapter10: Neural network
- chapter11: Adaboost
- chapter12: K-means
- chapter13: EM
- chapter14: K-Medoids
- chapter15: Apriori
- chapter16: Gaussian mixture model
- chapter17: DBSCAN
- chapter18: Policy iteration & value iteration
- chapter19: Q learning & SARSA
Dependencies
- MATLAB 2016b
- Win7/8/10
Usage
Linux用户
- clone仓库到本地
git clone https://github.com/huiwenzhang/ml-in-action.git - 在根目录下将程序文件添加到matlab路径即可，命令：
addpath(genpath(pwd))
Window用户：
- 点击仓库右上角按钮
clone and download，下拉菜单选择download zip - 解压，在MATLAB中添加代码的路径
References
- Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition)
- 李航、周志华的书，各种博客
- 知乎专栏
Contributor
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仅供学习使用 参考https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 100-Days-Of-ML-Code day1 数据预处理 引入必要的库 引入数据集 处理丢失数据 给类别数据编码 将数据集分为测试集和训练集 特征scaling 大部分的机器学习算法，在计算的时候，使用欧几里德距离作为两个数据点的距离。 day2 简单线性回归 使用一个单独的特征
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官方文档： https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_19/docs/ML-Agents-Overview.md#additional-features https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_19/docs/Custom-SideCha
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ML-Agent 简介 1, ml agent和 tensorflow的关系 mlagent 是unity专用ai组件，依赖tenslorflow （python环境）和 tensorflowsharp（unity插件，使unity程序可以包含一个tensorflow内核。该内核可跨平台，但不支持keras api。git 上又一个keras sharp的组件30+星，但问题很多） https:/
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mycat2分库分表实验——以ml-latest数据集为例 注：users.csv非ml-latest数据集中的内容，是任课老师便于前端展示而随机生成的文件 由于ubuntu20.04最低支持mysql8，而mycat1与后端flask相连会因为utf8mb4的编码和mysql8废弃的方法导致无法解决的问题，遂尝试使用最新适配mysql8的mycat2。以下是本人的野人献曝。 数据处理总体思想：扔
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前言 对ML-GCN相关代码进行阅读，提升一下编程能力同时更加深入理解此篇文章 论文地址 代码地址 engine.py ```python import os import shutil import time import torch.backends.cudnn as cudnn import torch.nn.parallel import torch.optim import torch
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参考文献 综述 多papers—自动机器学习: 最新进展综述与开放挑战 | AutoML （1）2018综述文章：Taking Human out of Learning Applications: A Survey on Automated Machine Learning 原文：yhttps://arxiv.org/abs/1810.13306v1 解读1：http://www.aibbt.c
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1. sorted:排序后影响自身 sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) #按照key排序，从大到小 sort:不改变自身 argsort:返回数组从小到大的索引 2. title(x,(datasetSize,1)) #Construct an array by repeating x
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PHP-ml 是 PHP 的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。 PHP-ML 要求 PHP >= 7.0。 示例 简单的分类示例： use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;$samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 1], [4, 2]];$labels = ['a',
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Machine Learning Foundations This repo is home to the code that accompanies Jon Krohn's Machine Learning Foundations curriculum, which provides a comprehensive overview of all of the subjects — across
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Machine Learning Notebooks This project aims at teaching you the fundamentals of Machine Learning inpython. It contains the example code and solutions to the exercises in my O'Reilly book Hands-on Mac
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项目介绍 此项目是机器学习、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。 既然是以面试为主要目的，亦不可以篇概全，请谅解，有问题可提出。 此项目以各个模块为切入点，让大家有一个清晰的知识体系。 此项目亦可拿来常读、常记以及面试时复习之用。 每一章里的问题都是面试时有可能问到的知识点，如有遗漏可联系我进行补充，结尾处都有算法的实战代码案例。 思维导图，请关注 AI
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clj-ml A machine learning library for Clojure built on top of Weka and friends. This library (specifically, some dependencies) requires Java 1.7+. Installation Installing from Clojars [cc.artifice/clj
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