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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
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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。
rnt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：
rnt第一课:MATLAB入门基础
rnt1、简单介绍MATLAB的安装、版本历史与编程环境
rnt2、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)
rnt3、文件导入(mat、txt、xls、csv等格式)
rnt第二课:MATLAB进阶与提高
rnt1、MATLAB编程习惯与风格
rnt2、MATLAB调试技巧
rnt3、向量化编程与内存优化
rnt4、图形对象和句柄
rnt第三课:BP神经网络
rnt1、BP神经网络的基本原理
rnt2、BP神经网络的MATLAB实现
rnt3、案例实践
rnt4、BP神经网络参数的优化
rnt第四课:RBF、GRNN和PNN神经网络
rnt1、RBF神经网络的基本原理
rnt2、GRNN神经网络的基本原理
rnt3、PNN神经网络的基本原理
rnt4、案例实践
rnt第五课:竞争神经网络与SOM神经网络
rnt1、竞争神经网络的基本原理
rnt2、自组织特征映射(SOM)神经网络的基本原理
rnt3、案例实践
rnt第六课:支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
rnt1、SVM分类的基本原理
rnt2、SVM回归拟合的基本原理
rnt3、SVM的常见训练算法(分块、s*O、增量学习等)
rnt4、案例实践
rnt第七课:极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)
rnt1、ELM的基本原理
rnt2、ELM与BP神经网络的区别与联系
rnt3、案例实践
rnt第八课:决策树与随机森林
rnt1、决策树的基本原理
rnt2、随机森林的基本原理
rnt3、案例实践
rnt第九课:遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)
rnt1、遗传算法的基本原理
rnt2、常见遗传算法工具箱介绍
rnt3、案例实践
rnt第十课:粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法
rnt1、粒子群优化算法的基本原理
rnt2、案例实践
rnt第十一课:蚁群算法(AntColonyAlgorithm,ACA)
rnt1、粒子群优化算法的基本原理
rnt2、案例实践
rnt第十二课:模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)
rnt1、模拟退火算法的基本原理
rnt2、案例实践
rnt第十三课:降维与特征选择
rnt1、主成分分析的基本原理
rnt2、偏最小二乘的基本原理
rnt3、常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等)

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