该资源为人工智能-机器学习相关算法详细讲解，包括K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法以及拓展的理论和实践案例。

该资源为机器学习算法2详细讲解，包括朴素贝叶斯、支持向量机、EM算法、HMM模型、集成学习进阶以及拓展理论和实践案例等详细讲解。

计算机视觉-流形学习算法MATLAB源码 流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，与核PCA的目的一样，它想要在低维空间中尽量保持在高维空间中的结构。一个形象的流形降维过程如下图，我们有一块卷起来的布，我们希望将其展开到一个二维平面，我们希望展开后的布能够在局部保持布结构的特征，其实也就是将其展开的过程，就像两个人将其拉开一样。 流形学习方法有很多种，但是他们具有一些共同的特征：首先构造流形上样本点的局部邻域结构，然后用这些局部邻域结构来将样本点全局的映射到一个低维空间。它们之间的不同之处主要是在于构造的局部邻域结构不同，以及利用这些局部邻域结构来构造全局的低维嵌入方法的不同。 　

里面是我自己的强化学习笔记。参考自刘建平老师的强化学习博客，再加上自己的理解，通俗易懂。里面包含了强化学习model-free的经典论文（Q-learning、SARSA、TD(lambda)、DQN、DDQN、prioritized replay DQN、Dueling DQN、policy gradient、AC、A2C、A3C、DDPG、TD3、TRPO、PPO），能帮助你快速入门强化学习。除了有算法的公式，还有我自己的理解，以及要理解算法所需要的一些基础知识，算法的流程图，都写在了里面，绝对生动形象，通俗易懂。

研一机器学习作业SVM分类器

本文件规定了机器学习算法在设计开发、验证测试、部署运行、维护升级、退役下线等阶段的安全 要求和证实方法，以及机器学习算法的安全评估实施。 本文件适用于对机器学习系统中的算法进行安全评估，也适用于机器学习系统开发者和运营者在算 法开发运营过程中进行自评估和改进安全措施。 机器学习算法machine learning algorithm 采用机器学习技术理论求解问题，明确界定的有限且有序的规则集合，并基于输入数据生成分类、推理、预测等的算法。 机器学习算法生命周期machine learning algorithm lifecycle 机器学习系统的算法从起始到退役的整个演进过程，包括设计开发、验证测试、部署运行、维护升 级、退役下线。 注：在机器学习算法生存周期中，某些活动可出现在不同的过程中，个别过程可重复出现。例如为了修复错误和更 新，需要反复实施开发和部署过程。

常见机器学习算法分类，包括有监督，无监督，还包括各类的优缺点

Predicting_Flight_Delays 该项目旨在通过培训2018年和2019年美国的航班数据来提前一周预测航班延误。

lle+matlab+代码 manifoldAlgorithm 流形学习算法ISOMAP与LLE的matlab代码

MuJoCo的RL 该软件包包含用于用模拟的连续控制任务的各种RL算法的实现 安装 主要的软件包依赖项是MuJoCo ， python=3.7 ， gym>=0.13 ， mujoco-py>=2.0和pytorch>=1.0 。 有关详细的安装说明，请参阅setup/README.md （）。 参考书目 如果您觉得该包装有用，请引用以下文件。 @INPROCEEDINGS{Rajeswaran-NIPS-17, AUTHOR = {Aravind Rajeswaran and Kendall Lowrey and Emanuel Todorov and Sham Kakade}, TITLE = "{Towards Generalization and Simplicity in Continuous Control}", BOOKTITLE =