梯度下降的简单实现，matlab版 包含源代码、训练集、测试集。

机器学习-肿瘤识别 在乳腺癌数据集上探索了机器学习技术，以建立算法来预测肿瘤是恶性还是良性。 比较了诸如Logistic回归，k最近邻和决策树等有监督学习算法的性能。 还研究了使用PCA和Pearson相关矩阵进行特征工程的效果以及使用欠采样和过采样进行数据工程的效果。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。感兴趣的小伙伴可以下载下看看哦，说不定就打开了新的大门。

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机器学习在过去十几年里不断发展，并对其他领域产生了深远的影响．近几年，研究人员发现结合量子计 算特性的新型机器学习算法可实现对传统算法的加速，该类成果引起了广泛的关注和研究．因此，文中对近十年的 量子机器学习算法进行总结、梳理．首先，介绍了量子计算和机器学习的基本概念；其次，从四个方面分别介绍了量 子机器学习，分别是量子无监督聚类算法、量子有监督分类算法、量子降维算法、量子深度学习；同时，对比分析量 子机器学习算法与传统机器学习算法的区别和联系；最后，总结该领域存在的问题及挑战，并对量子机器学习未来 的工作进行展望．

机器学习入门及提高

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带板检测的车辆速度估算 该项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法来识别超速车辆。 从视频中获取一系列图像后，使用Haar Cascade分类器检测卡车。 使用大量正负图像训练分类器模型，以制作XML文件。 接下来是跟踪车辆并借助其各自的位置，ppm（每米像素）和fps（每秒帧）来估计车辆的速度。 现在，已识别卡车的裁剪图像将被发送以进行车牌检测。 CCA（连接组件分析）有助于进行车牌检测和字符分割。 使用字符图像（20X20）对SVC模型进行训练，并且为了提高准确性，还完成了4次交叉折叠验证（机器学习）。 该模型有助于识别分段字符。 识别后，将卡车的计算出的速度及其车牌号一起输入到excel表中。 还为这些卡车分配了一些ID，以生成系统化的数据库。 要运行Speed_Detection _＆_ License_Plate_Detection.py，请按照以下步骤操作： 从此站点下载

适合机器学习初学者熟悉机器学习基本算法，以及数学建模比赛中直接对这些代码进行修改即可

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