文件名称：matlab代码梯度下降法-machine-learning:机器学习
文件大小：1.01MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 23:55:27
系统开源
matlab 代码梯度下降法 machine-learning 最近打算实现一些经典的算法以加深自己对这些算法的理解，例如svm,xgboost,logistic regression等。当然写的代码类似于DEMO的性质，可能考虑的不是很全面，以学习为主。 Regression Logistic Regression KNN Naive Bayes SVM XGBoost 大家在阅读代码之前请一定要看看文件夹下相应的pdf说明文档。 其中，KNN,SVM,XGBoost的DEMO是用java实现的,剩下的都是用Python实现的。 考虑到在实现KNN,SVM,XGBoost这几个算法过程中，还未涉及到矩阵求逆等复杂的矩阵运算，因此最终都是用数组元素运算去完成一些线性代数的功能。习惯了使用python和matlab中的矩阵运算，考虑到学习成本和时间问题。后面其他的算法都将使用python实现。 Talk is cheap, Show me the code. Logistic Regression(Python) L1正则项的二分类Logistic Regression、基于坐标下降法的
【文件预览】：
machine-learning-master
----naive_bayes()
--------naive_bayes()
--------naive_bayes.pdf(96KB)
----.gitattributes(378B)
----xgboost()
--------XGBoost.pdf(304KB)
--------heart_scale(27KB)
--------XGBoostDemo()
----knn()
--------KNN()
--------knn.pdf(374KB)
----README.md(2KB)
----svm()
--------SimplifiedSMO()
--------svm.pdf(160KB)
--------StandardSMO()
--------heart_scale(27KB)
--------DualCoorDescent()
--------SimplifiedSMOWithKM()
----logit_regression()
--------logitRegression.pdf(134KB)
--------logit_regression()
----regression()
--------Regression()
----.gitignore(649B)