文件名称：概率密度函数非参数估计matlab代码-matLearn:Matlab中的机器学习算法实现
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更新时间：2024-06-09 16:06:26
系统开源
概率密度函数非参数估计matlab代码matLearn matLearn：Matlab中的机器学习算法实现 免责声明： 该软件包是2014年秋季我们在机器学习课程中集体努力的结果，CPSC 540由UBC的Mark Schmid博士教授。 那时，还没有任何Tensorflow，Caffe，Torch和PyTorch库可以使您的生活变得如此轻松，并且大多数机器学习和深度学习实现都是使用MATLAB进行的。 我清楚地记得，2014年我的第一篇深度学习论文是在MATLAB中编写了Deep Belief Network（DBN）库（+ 3K行代码），当时Caffe和TF的第一个版本已于2015年初发布。所以，我认为保持跟踪历史记录有时很有用，也许将来有人需要此软件包！ 您可以在中找到完整的说明以及有关收集，测试和更新软件包的主要人员的信息。 描述 matLearn软件包包含Matlab的多种最常用的机器学习算法的实现，所有算法都使用一个简单的公共接口。 它特别关注以下任务： 回归：根据观察到的（连续或离散）特征预测连续输出变量。 它包括健壮，非参数，核化和/或有序方法的方法。 分类：根据观察到