Machine Learning and Signal Processing Algorithms

Algoritmos de procesamiento de máquina y señalización

Implementaciones de MATLAB de una variedad de algoritmos de procesamiento de señales/aprendizaje automático.

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Este repositorio contiene implementaciones de MATLAB de una variedad de algoritmos populares de aprendizaje automático, la mayoría de los cuales formaron parte del curso de posgrado en Aprendizaje Avanzado de Machine (CS 761) en UW-Madison en la primavera de 2016.

Lista de algoritmos implementados:

1. Método de gradiente proximal
2. descenso de gradiente estocástico
3. backpropagation
4. Reconstrucción de matriz de bajo rango a partir de muestreo parcial

Todos los algoritmos son muy comentados (posiblemente a una falla), pero quería que alguien en medio de una clase de aprendizaje automático pudiera leer el código y comprenderlo bien. Aunque he hecho todo lo posible para implementar estos algoritmos con la eficiencia en mente (dentro de los límites de las deficiencias inherentes de Matlab a este respecto), este repositorio es mucho más valioso como herramienta de enseñanza que una biblioteca centrada en el rendimiento.

Debido a que los algoritmos son tan comentados, muchos detalles de implementación están contenidos dentro del código como comentarios en lugar de en un readme.

En el futuro cercano, incluiré una carpeta de demostración que demuestre la corrección y el rendimiento de cada algoritmo en un conjunto de problemas representativos. También podría crear un readme con detalles de implementación para cada algoritmo, que se ubicará en la carpeta SRC.