【文件属性】：
文件名称：em算法代码matlab实现-BasicMLAlgs:基础机器学习算法实现，以李航博士的《统计学习方法》为蓝本
文件大小：57.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 08:02:58
系统开源
em算法代码matlab实现
BasicMLAlgs
基础机器学习算法实现，以李航博士的《统计学习方法》为蓝本。
其他基础机器学习算法
《拓展》--1 主成分分析
MNIST_subset
MATLAB代码：
李航博士《统计学习方法》相关算法
《统计学习方法》第二章
感知器模型
例2.1
MATLAB代码：
MNIST_subset
MATLAB代码：
《统计学习方法》第三章
K近邻法
MNIST_subset
MATLAB代码：
《统计学习方法》第四章
朴素贝叶斯
MNIST
MATLAB代码：
《统计学习方法》第五章
决策树
例5.2
MATLAB代码：
例5.3
MATLAB代码：
MNIST
MATLAB代码：
《统计学习方法》第六章
逻辑斯特回归
MNIST_subset
MATLAB代码：
《统计学习方法》第六章
最大熵模型
MNIST_subset
MATLAB代码：
《统计学习方法》第七章
支持向量机
例8.2
MATLAB代码：
《统计学习方法》第八章
提升方法
例8.1
MATLAB代码：
例8.2
MATLAB代码：
《统计学习方法》第九章
最大期望EM及GMM
【文件预览】：
BasicMLAlgs-master
----perceptron_matlab()
--------perceptron_mnist.m(1014B)
--------ssign.m(82B)
--------perceptron.m(711B)
--------ssign1.m(89B)
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----.gitignore(270B)
----knn_matlab()
--------kMin.m(350B)
--------knn.m(1KB)
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----README.md(3KB)
----maxEntropy_matlab()
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--------maxEntropy.m(488B)
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--------f2.m(78B)
--------f1.m(81B)
----logisticRegression_matlab()
--------logisticRegression.asv(1KB)
--------lossGrd.m(73B)
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--------logisticRegression.m(1KB)
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--------rrand.m(100B)
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--------naiveBayes.m(2KB)
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--------EM_GMM.m(526B)
--------EM_GMM2.m(472B)
--------GMM.m(1KB)
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--------07SVM.docx(2.33MB)
--------09EM笔记.docx(1.7MB)
--------05决策树.docx(67KB)
--------00Summary.docx(1.7MB)
--------03KNN算法.docx(37KB)
--------01统计机器学习方法概论.docx(88KB)
--------08adaboost.docx(16KB)
--------04朴素贝叶斯方法.docx(131KB)
--------10HMM.docx(67KB)
--------06最大熵.docx(1.74MB)
--------02感知器.docx(513KB)
--------11CRF.docx(67KB)
--------06logistic回归.docx(433KB)
----commonFuns_matlab()
--------readme.md(0B)
--------showImage.m(422B)
--------rrand.m(100B)
--------consData.m(460B)
----AdaBoost_matlab()
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--------optimalT.m(251B)
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--------optimalT2.m(251B)
--------separateRegion.m(233B)
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--------mnist_subset()
--------mnist()
----decisionTree_matlab()
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--------test.m(1KB)
--------decisionTree.m(3KB)
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--------pruningTree.m(1KB)
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--------binery2decimal.m(139B)
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--------decisionTree_exp5_2.m(455B)