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MachineLearningWithIllustration

Brief Intro

<<图解机器学习>>一书用通俗易懂的语言讲解了常见的机器学习算法，并配以可视化插图用于更深刻的理解。本项目实现了书中所讲的所有算法，适合阅读过程中动手实验验证算法的准确性和理解算法的用途。每一个文件的代码均相对简洁且，力求对所有算法都用最简单的实现。

Detail

• Linear Square Regression 文件夹下面实现了各个loss(L1, L2, hinge etc)和正则化算法的最小二乘回归算法
• SVM 文件夹中实现了带有RampLoss的线性SVM
• Unsupervised Learning 文件夹下有异常检测，KL散度检测，PC A算法以及kNN
• Boosting 文件夹中注意有adaptive boosting, bagging算法和剪枝算法
• Cluster 文件夹包括kmeans和谱聚类两种常见聚类
• Online learning 文件夹实现了被动攻击算法
• Transfer learning 文件夹主要描述了密度估计算法
• LogisticReg 文件夹中的算法为以梯度下降做优化的logistic regression

Test

• Language: MATLAB
• Platform: Win10 HomeBasic 64bit && 16G
• IDE: MATLAB 2014b

Tips

• 本项目实现了附书中所有算法
• 每个.m文件代表一种算法且均单独测试通过并可独立运行

Reference

• <<图解机器学习>>，[日]杉山将 (作者), 许永伟 (译者)
• 豆瓣图书：https://book.douban.com/subject/26363531/

Author

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License

• BSD v2.0, see LICENSE