机器学习及其matlab实现—从基础到实践matlab与机器学习的入门进阶与提高13课
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机器学习及其matlab实现—从基础到实践_matlab 入门基础到进阶视频教程_附课程源码 百度云网盘下载资源截图：近年来.随着人工智能的发展.机器学习已经广泛应用于各行各业中.如语言识别、文 本分类、智能推荐、网络安全、物联网等。然而.对于绝大部分非数学专业出身的人而言. 谈到机器学习.就会被大量的数学公式吓到退避三舍。实际上.随着计算机与信息技术的快 速发展.越来越多的人仅需要会使用机器学习这一工具即可.无需了解各种机器学习算法的 细枝末节。正如.我们每天都在使用计算机.但是我们不需要了解 cpu 和内存在每一时刻 的具体运行过程。因此.我们推出本课程.旨在帮助学员了解各种常见机器学习算法的原理与思想.同时.以具体案例的形式.引导学员自己动手实践编程。r n t考虑到众多学员基础不一.本次课程将会分成三大部分:matlab 入门基础与提高、机器学习基础和具体案例实践。课程目录：r n t第一课:matlab 入门基础r n t1、简单介绍 matlab 的安装、版本历史与编程环境r n t2、matlab 基础操作(包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等)r n t3、文件导入(mat、txt、xls、csv 等格式)r n t第二课:matlab 进阶与提高r n t1、matlab 编程习惯与风格r n t2、matlab 调试技巧r n t3、向量化编程与内存优化r n t4、图形对象和句柄r n t第三课:bp 神经网络r n t1、bp神经网络的基本原理r n t2、bp神经网络的 matlab 实现r n t3、案例实践r n t4、bp神经网络参数的优化r n t第四课:rbf、grnn 和 pnn 神经网络r n t1、rbf 神经网络的基本原理r n t2、grnn 神经网络的基本原理r n t3、pnn 神经网络的基本原理r n t4、案例实践r n t第五课:竞争神经网络与 som 神经网络r n t1、竞争神经网络的基本原理r n t2、自组织特征映射(som)神经网络的基本原理r n t3、案例实践r n t第六课:支持向量机(support vector machine. svm)r n t1、svm 分类的基本原理r n t2、svm 回归拟合的基本原理r n t3、svm 的常见训练算法(分块、s*o、增量学习等)r n t4、案例实践r n t第七课:极限学习机(extreme learning machine. elm)r n t1、elm 的基本原理r n t2、elm 与 bp 神经网络的区别与联系r n t3、案例实践r n t第八课:决策树与随机森林r n t1、决策树的基本原理r n t2、随机森林的基本原理r n t3、案例实践r n t第九课:遗传算法(genetic algorithm. ga)r n t1、遗传算法的基本原理r n t2、常见遗传算法工具箱介绍r n t3、案例实践r n t第十课:粒子群优化(particle swarm optimization. pso)算法r n t1、粒子群优化算法的基本原理r n t2、案例实践r n t第十一课:蚁群算法(ant colony algorithm. aca)r n t1、粒子群优化算法的基本原理r n t2、案例实践r n t第十二课:模拟退火算法(simulated annealing. sa)r n t1、模拟退火算法的基本原理r n t2、案例实践r n t第十三课:降维与特征选择r n t1、主成分分析的基本原理r n t2、偏最小二乘的基本原理r n t3、常见的特征选择方法(优化搜索、filter 和 wrapper 等)
