Basic Machine Learning and Deep Learning
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MachineLearning

一些常见的机器学习算法的实现代码,本人学习过程中做的总结,资历尚浅,如有错误请不吝指出。

目录介绍

  • DeepLearning Tutorials

    这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码,以及具体的应用实例,包含:

    dive_into _keras Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型,怎么将CNN用作特征提取,怎么可视化卷积图。文章链接, 更多进阶使用方法:gist

    keras_usage 介绍了一个简单易用的深度学习框架keras,用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明,训练一个CNN,总共不超过30行代码。文章链接

    FaceRecognition_CNN(olivettifaces) 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo,人脸数据库采用olivettifaces,CNN模型参考LeNet5,基于python+theano+numpy+PIL实现。详细介绍这个demo的文章:文章链接

    cnn_LeNet CNN卷积神经网络算法的实现,模型为简化版的LeNet,应用于MNIST数据集(手写数字),来自于DeepLearning.net上的一个教程,基于python+theano,我用了中文将原始的代码进行详细的解读,并简单总结了CNN算法,相应的文章发在:文章链接

    mlp 多层感知机算法的实现,代码实现了最简单的三层感知机,并应用于MNIST数据集,来自DeepLearning.net上的一个教程,基于python+theano,我写了一篇文章总结介绍了MLP算法,同时用中文详细解读了原始的代码:文章链接

    Softmax_sgd(or logistic_sgd) Softmax回归算法的实现,应用于MNIST数据集,基于Python+theano,来自DeepLearning.net上的一个教程,基于python+theano,我写了一篇文章介绍了Softmax回归算法,同时用中文详细解读了原始的代码:文章链接

  • PCA

    基于python+numpy实现了主成份分析PCA算法,这里详细地介绍了PCA算法,以及代码开发流程:文章链接

  • kNN

    基于python+numpy实现了K近邻算法,并将其应用在MNIST数据集上,详细的介绍:文章链接

  • logistic regression

    • 基于C++以及线性代数库Eigen实现的logistic回归,代码

    • 基于python+numpy实现了logistic回归(二类别),详细的介绍:文章链接

  • ManifoldLearning

    DimensionalityReduction_DataVisualizing 运用多种流形学习方法将高维数据降维,并用matplotlib将数据可视化(2维和3维)

  • SVM

    libsvm liblinear-usage 对使用广泛的libsvm、liblinear的使用方法进行了总结,详细介绍:文章链接

    SVM by SMO - 用SMO实现了SVM

    SVM by QP - 用二次编程(QP)实现了SVM

  • GMM

    GMM和k-means作为EM算法的应用,在某种程度有些相似之处,不过GMM明显学习出一些概率密度函数来,结合相关理解写成python版本,详细介绍:文章链接

  • DecisionTree

    Python、Numpy、Matplotlib实现的ID3、C4.5,其中C4.5有待完善,后续加入CART。文章待总结。代码

  • KMeans

    介绍了聚类分析中最常用的KMeans算法(及二分KMeans算法),基于NumPy的算法实现,以及基于Matplotlib的聚类过程可视化。文章链接

  • NaiveBayes

    朴素贝叶斯算法的理论推导,以及三种常见模型(多项式模型,高斯模型,伯努利模型)的介绍与编程实现(基于Python,Numpy)。文章链接

  • Ridge and Kernel Ridge

    介绍了Ridge回归和它的Kernel版本。代码

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