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

收割 一个简单的基于机器学习的网站，推荐最佳农作物，肥料和农作物所患疾病 动机 农业是影响一国经济增长的主要部门之一。 在像印度这样的国家，大多数人口以农业为生。 机器学习和深度学习等许多新技术正在农业中实施，因此农民可以更轻松地发展并最大程度地提高产量。 在这个项目中，我提供一个网站，其中实现了以下应用程序； 作物推荐，肥料推荐和植物病害预测。 在农作物推荐应用程序中，用户可以从他们的侧面提供土壤数据，并且该应用程序将预测用户应该种植哪种农作物。 对于肥料推荐应用程序，用户可以输入土壤数据和他们正在生长的农作物的类型，该应用程序将预测土壤缺乏或过量的土壤，并会提出改进建议。 对于最后一个应用程序，即植物病害预测应用程序，用户可以输入患病植物叶片的图像，该应用程序将预测它是什么病害，并且还会提供有关该病害的一些背景知识以及如何治愈该病害的建议。 数据源 （定制数据集） （定制数

主成分回归代码matlab及示例机器学习（Coursera） 这是我对Andrew Ng教授的所有机器学习（Coursera）编程任务和测验的解决方案。 完成本课程后，您将对机器学习算法有一个广泛的了解。 首先尝试自己解决所有任务，但是如果您陷入困境，请随时浏览代码。 内容 讲座幻灯片 编程分配的解决方案 解决测验 斯坦福大学的吴安德（Andrew Ng） 第一周 视频：简介 测验：简介 视频：具有一个变量的线性回归 测验：具有一个变量的线性回归 第二周 视频：具有多个变量的线性回归 测验：具有多个变量的线性回归 视频：八度/ Matlab教程 测验：八度/ Matlab教程 编程分配：线性回归 第三周 视频：Logistic回归 测验：逻辑回归 视频：正则化 测验：正则化 编程分配：逻辑回归 第四周 视频：神经网络：表示 测验：神经网络：表示形式 编程作业：多类分类和神经网络 第五周 视频：神经网络：学习 测验：神经网络：学习 编程作业：神经网络学习 第六周 视频：应用机器学习的建议 测验：应用机器学习的建议 视频：编程分配：正则线性回归和偏差/方差 机器学习系统设计 测验：机器学习

matlab信息熵代码 机器学习算法Python实现 目录 一、 1、代价函数 其中： 下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消 前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去 实现代码： # 计算代价函数 def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)/(2*m) #计算代价J return J 注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法 代价函数对求偏导得到： 所以对theta的更新可以写为： 其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3..... 为什么梯度下降可以逐步减小代价函数 假设函数f(x) 泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)*△x+o(△x) 令：△x=-α*f'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α 将△x代

基于matlab的svm的留一法代码实现AROMS-机器学习 机器学习的自动表示优化和模型选择框架-AROMS-Framework 这是AROMS-Framework的Matlab源代码的发布。 这是我在德国杜伊斯堡－埃森大学的智能系统小组（Intelligente Systeme）的博士项目的主要贡献。 我的博士学位论文题目为“机器学习的自动表示优化和模型选择框架”在线发表： 英博士Dipl.-Inf。 FabianBürger，2016年7月4日 与我联系的一种方法是：fabuerger | at | gmail | dot | com ==应用领域和方法== AROMS框架的应用领域是针对监督分类问题的数据处理管道的优化。 管道非常适合每项学习任务，由四个连续处理数据的元素组成： 特征选择元素选择有用的特征子集 功能预处理元素应用数据预处理方法，例如重新缩放，L2归一化或预白化 特征变换元素从流形学习和表示学习领域应用合适的特征变换，例如主成分分析（PCA），自动编码器或LLE（局部线性嵌入） 分类器元素包含分类器，并提供了多种选择，例如内核支持向量机（SVM），随机森林或人工神

matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

神经网络实现分类matlab代码Cousera_MarchineLearning 这是 Andrew Ng 制作的在线课程 Machine Learning 的笔记本。 内容以“周”分隔，并在文件名后面注明了一个关键思想。 Week_1：优化线性回归模型的 θs：[1] Gradient Descent ； [2]正规方程； Week_2：梯度下降和正态方程的正则化方法； Week_3：分类模型 Week_4：神经网络 在每个文件中，有： LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。

用于线性回归分析的数据表波士顿房价housing.csv

Jian Tao jtao@tamu.edu Spring 2020 HPRC Short Course 03/27/2020 ● Part I. Deep Learning ● Part II. Intro to TensorFlow

coursera-机器学习-python coursera 机器学习课程练习的骨架代码，以 ipython 笔记本的形式。 你需要什么来运行这个 Python 3 麻木的 scipy matplotlib 熊猫 scikit 学习 枕头 获得这些最方便的方法是通过 Anaconda 科学 Python 发行版。 此代码是为 Python 3 编写的。如果您希望使用 Python 2，请不要害怕。 您可能需要更改一些打印语句，但仅此而已。