Machine Learning and Signal Processing Algorithms

機器學習和信號處理算法

MATLAB的各種機器學習/信號處理算法的實現。

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該存儲庫包含各種流行的機器學習算法的MATLAB實現，其中大多數是2016年春季在UW-Madison的高級機器學習研究生課程（CS 761）的一部分。

實施算法列表：

1. 近端梯度法
2. 隨機梯度下降
3. 反向傳播
4. 部分採樣的低級矩陣重建

所有算法都經過重視（可能是錯誤的），但是我希望某人在機器學習課程中能夠讀取代碼並很好地理解它。儘管我盡了最大的努力來實施這些算法，以牢記效率（在MATLAB在這方面的固有缺陷範圍內），但該存儲庫作為教學工具比以績效為中心的圖書館更有價值。

由於對算法的評論如此嚴重，因此代碼中包含許多實現詳細信息，而不是在讀數中。

在不久的將來，我將提供一個演示文件夾，該文件夾在一組代表性問題上演示了每種算法的正確性和性能。我還可以創建一個具有讀書文件，其中包含每種算法的實現詳細信息，該算法位於SRC文件夾中。