分類演算法、經典演算法
前沿演算法
演化計算演算法
協同進化/演化
python機器學習
深度學習神經網路
特徵選擇演算法
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機器學習術語表
機器學習領域權威會議與期刊整理
機器學習中一些模型為什麼要對資料歸一化？
機器學習資料集劃分及交叉驗證的選擇
深度學習和經典機器學習對比
機器學習相似性度量（距離度量）
收斂性變數與多樣性變數的區別
機器學習非平衡資料集概述
roc曲線/auc曲線與混淆矩陣介紹
高斯變異
監督學習與無監督學習
樸素貝葉斯分類器
最大互資訊係數(mic)詳解
mic（最大互資訊係數）的計算
特徵選擇的基本方法概述
特徵選擇與特徵提取（降維）
特徵選擇方法與理解
多目標優化問題詳解
pareto最優解幾點解釋
多目標優化問題概述
多目標進化演算法的一般流程
非支配排序演算法通用matlab**
分類演算法包括knn、svm演算法和聚類演算法、當然像遺傳演算法、pso演算法都是很流行的。
決策樹概述
樸素貝葉斯分類器
knn演算法概述
knn演算法matlab實現
matlab中svm（支援向量機）的用法
python支援向量機（svm）例項
nsga-ii多目標遺傳演算法概述
nsga2演算法matlab實現（能夠自定義優化函式）
nsga2演算法特徵選擇matlab實現（多目標）
nsga-ⅱ演算法matlab實現（測試函式為zdt1）
nsga-ⅱ演算法c++實現（測試函式為zdt1）
nsga-ii快速非支配排序演算法理解
隨機固定分組合作協同進化nsga2演算法（ccnsga2）
matlab粒子群優化演算法實現（pso）
粒子群優化（pso）演算法概述
python粒子群優化演算法實現（pso）
隨機固定分組合作協同進化pso演算法（ccpso）
pso演算法特徵選擇matlab實現（單目標）
基於柯西和高斯分布的單目標pso
k-means演算法概述
matlab工具箱k-means演算法
蟻群演算法（aco）最短路徑規劃（matlab）
蟻群演算法（aco）matlab實現
模擬退火演算法（saa）c語言與matlab實現
變鄰域搜尋演算法（variable neighborhood search,vns）
本部分展現的**中討論和提出的機器學習演算法。
nsga-ii多目標遺傳演算法概述
nsga2演算法matlab實現（能夠自定義優化函式）
nsga2演算法特徵選擇matlab實現（多目標）
nsga-ⅱ演算法matlab實現（測試函式為zdt1）
隨機固定分組合作協同進化nsga2演算法（ccnsga2）
nsga-ⅱ演算法c++實現（測試函式為zdt1）
基於粒子互動學習策略的pso演算法（iil-pso）
基於柯西和高斯分布的單目標pso
多目標cso演算法（mocso）理解
差分分組合作協同進化matlab**
差分分組的合作協同進化的大規模優化演算法概述
乙個更快更準確的差分分組大規模黑盒子優化演算法概述
超啟發式演算法
馬爾科夫毯（markov blankets）
變鄰域搜尋演算法（variable neighborhood search,vns）
基於vns及馬爾科夫毯分組的高維特徵選擇演算法
自我評價演算法（see）框架
演化計算是模擬自然界中的生物的演化過程產生的一種群體導向的隨機搜尋技術和方法。
基於粒子互動學習策略的pso演算法（iil-pso）
粒子群優化（pso）演算法概述
python粒子群優化演算法實現（pso）
基於柯西和高斯分布的單目標pso
多目標cso演算法（mocso）理解
演化計算基本方法與思想
基於量子遺傳的函式尋優演算法matlab實現
人工魚群演算法matlab實現
蟻群演算法（aco）最短路徑規劃（matlab）
蟻群演算法（aco）matlab實現
協同演化演算法(coevolutionary algorithms,cea)是當前國際上計算智慧型研究的乙個熱點,它運用生物協同演化的思想,是針對演化演算法的不足而興起的,通過構造兩個或多個種群,建立它們之間的競爭或合作關係,多個種群通過相互作用來提高各自效能,適應複雜系統的動態演化環境,以達到種群優化的目的。
合作協同進化演算法概述（cooperative coevolution）
廣義協同進化演算法概述
合作協同進化詳解及偽**
隨機固定分組合作協同進化nsga2演算法（ccnsga2）
隨機固定分組合作協同進化pso演算法（ccpso）
差分分組合作協同進化matlab**
差分分組的合作協同進化的大規模優化演算法概述
python機器學習只適合做小規模的演算法和簡單神經網路，適合入門新手學習，由於python的效率極低，一般前沿研究中不使用python進行大資料學習。因此下面很多演算法是基於python模組編寫的機器學習**。
python支援向量機（svm）例項
python機器學習房價** (史丹福大學機器學習課程)
python粒子群優化演算法實現（pso）
nltk在python中對文字所表達的情感**
python機器學習與拼寫檢查器
python英文搜尋引擎（模糊搜尋）
基於詞典的社交**內容的情感分析（python實現）
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分布式特徵表示。
深度學習和經典機器學習對比
神經網路模型詳解
特徵選擇( feature selection )也稱特徵子集選擇( feature subset selection , fss )，或屬性選擇( attribute selection )。是指從已有的m個特徵(feature)中選擇n個特徵使得系統的特定指標最優化，是從原始特徵中選擇出一些最有效特徵以降低資料集維度的過程,是提高學習演算法效能的乙個重要手段,也是模式識別中關鍵的資料預處理步驟。對於乙個學習演算法來說,好的學習樣本是訓練模型的關鍵。
機器學習如何做特徵選擇實驗
特徵選擇方法與理解
特徵選擇的基本方法概述
特徵選擇與特徵提取（降維）
sfs與sbs特徵選擇演算法
基於mic（最大互資訊係數）的特徵選擇
nsga2演算法特徵選擇matlab實現（多目標）
pso演算法特徵選擇matlab實現（單目標）
基於vns及馬爾科夫毯分組的高維特徵選擇演算法
機器學習演算法彙總
機器學習知識樹 1 bayesian mode樸素貝葉斯模型 2 k nearest neighbors knn k近鄰 3 support vector machines svm 支援向量機 4 decision trees決策樹 5 boosting 6 隨機森林 7 neural networ...
機器學習演算法彙總
1.監督式學習 在監督式學習下，輸入資料被稱為 訓練資料 每組訓練資料有乙個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中 垃圾郵件 非垃圾郵件 對手寫數字識別中的 1 2 3 4 等。在建立 模型的時候，監督式學習建立乙個學習過程，將 結果與 訓練資料 的實際結果進行比較，不斷的調整 模型，直到模型的 結...
機器學習演算法簡單彙總
adaboost 演算法 k means 演算法 混合高斯模型演算法gmm演算法 方法 利用了凸函式jensen不等式，即jensen不等式表述如下 e f x f ex em可以看作是j的座標上公升法，e步固定 優化q，m步固q,優化 最大期望 em 演算法是在概率 probabilistic 模...