基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 之前做过的一些项目和学习积累，基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法

不平衡数据在分类时往往会偏向"多数"，传统过采样生成的样本不能较好的表达原始数据集分布特征.改进的变分自编码器结合数据预处理方法，通过少数类样本训练，使用变分自编码器的生成器生成样本，用于以均衡训练数据集，从而解决传统采样导致的不平衡数据引起分类过拟合问题.我们在UCI四个常用的数据集上进行了实验，结果表明该算法在保证准确率的同时提高了F_measure和G_mean.

机器学习分类算法演示 机器学习分类算法demo 金融客户分类，类举多个通用分类算法的基本使用，各种分类方法模型最终需要参考的不只是准确率，还包括召回率，F1分数等 环境 python 3.7.2 斯克莱恩0.23.2 熊猫1.1.5 numpy的1.19.4 代码 聚类 k_means.py -K均值聚类-0.85 svm.py支持向量机聚类gmm.py高斯混合模型聚类gmm.py DBSCAN.py -DBSCAN密度聚类DBSCAN.py 其他分类 KNN.py -K近邻-0.89 logistic.py逻辑回归-0.90±1 Decision_tree.py- decision_tree.py -0.90±1 naive_bayes.py朴素贝叶斯-0.86 文件 bank-full.csv数据文件bank-names.txt数据分段含义tree.dot决策树结构tree.pn

内容：本资源是基于肌电信号去进行分类的，通过对采集的肌电信号进行特征抽取，然后进行分类。 特征抽取方法:主成分分析法，支持向量机递归消除法，相关性热力图法 分类算法：KNN,SVM,随机森林

在线交易中的欺诈检测：使用欺诈检测比率小于0.00005的Anamoly检测技术（例如过采样和欠采样）来检测在线交易中的欺诈，因此，仅应用分类算法可能会导致过度拟合

心电图中心律失常信号的分类识别是诊断心血管类疾病的重要依据。基于MIT-BIH提供的数据文件，通过小波变换提取了心电信号的21组特征信息，针对常见五类心律信号的分类识别进行了研究，设计实现了基于softmax回归和神经网络的分类算法。实验结果表明，一个适用的神经网络算法训练速度更快，在较少的迭代次数下，分类识别的正确率稳定在90%以上。

基于运动想象的脑电信号特征提取及分类算法研究_李丽君.caj.download

详细介绍了国内外集成分类算法，对集成分类算法的两个部分（基分类器组合和动态更新集成模型）进行了详细综述，明确区分不同集成算法的优缺点，对比算法和实验数据集。并且提出进一步的研究方向和考虑的解决办法。

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作为AI技术最广为人知的应用，作为背景还是很值得了解一下的。不仅可以快速了解一个算法的构架，而且还有助于我们理解所谓机器识别的本质。