一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

人工智能-机器学习-智能天线波达方向估计算法的研究.pdf

资源详情可以看我的博客： 算法笔记（14）PCA主成分分析及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273

aws-sagemaker-stylegan2-ada 在Amazon SageMaker上部署StyleGAN。 作为该项目的云架构师，我将在Amazon SageMaker上部署刚研究过的机器学习算法。在这个项目中，我与湾区的创意黑客和计算机图形学研究人员I. Yosun Chang合作，截止日期为ACM SIGGRAPH争取到研究出版物。 部分1. Amazon SageMaker是一项Amazon Web Services（AWS）服务，它允许在AWS Cloud上部署可扩展的机器学习模型。 SageMaker是一项可以单独称为平台的服务，您可以在SageMaker Studio上编写机器学习代码，启动和使用SageMaker实例进行培训，并使用SageMaker Endpoints进行部署。 SageMaker提供了预构建的机器学习算法。 AWS的软件工程师致力于优化这些功能

机器学习的一些实践，这里有很多小项目以及比赛项目的代码

对目前主流的机器学习算法进行公式推导、问题分析以及代码实现（主要基于numpy），持续更新（下面链接如果加载不出来，对应内容可在notebooks文件夹下找到）： 01_线性模型_线性回归 01_线性模型_线性回归_正则化(Lasso,Ridge,ElasticNet) 02_线性模型_逻辑回归 03_二分类转多分类的一般实现 04_线性模型_感知机 05_线性模型_最大熵模型 06_优化_拟牛顿法实现(DFP,BFGS) 07_01_svm_硬间隔支持向量机与SMO 07_02_svm_软间隔支持向量机 07_03_svm_核函数与非线性支持向量机 08_代价敏感学习_添加sample_weight支持 09_01_决策树_ID3与C4.5 09_02_决策树_CART 10_01_集成学习_简介 10_02_集成学习_boosting_adaboost_classifier 10_03_集成学习_boosting_adaboost_regressor 10_04_集成学习_boosting_提升树 10_05_集成学习_boosting_gbm_

机器学习算法经典案例

机器学习的一些实践，这里有很多小项目以及比赛项目的代码，都是笔者个人写的

基于MATLAB的机器学习算法去雾技术方案，是matlab实现可以直接运行

基于机器学习的人脸识别算法matlab实现，demo版本