# MachineLearning_

**Repository Path**: sadis/MachineLearning_

## Basic Information

- **Project Name**: MachineLearning_
- **Description**: 图解机器学习，算法实现
- **Primary Language**: Matlab
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 218
- **Forks**: 0
- **Created**: 2016-08-17
- **Last Updated**: 2025-02-13

## Categories & Tags

**Categories**: machine-learning

**Tags**: None

## README

# 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
- jcm332@163.com


## License
- BSD v2.0, see LICENSE