# Machine-Learning-By-Python-R-Matlab
# 机器学习算法复现
手动实现主要依赖的是**Python3.9**中的**Numpy**,同时也会整理关于**R语言**版本、**Matlab**版本的机器学习算法,由于时间原因,截止到目前,只是手动复现了**Python语言**的机器学习算法,**MATLAB、R语言**版本的机器学习算法只是调用了相关的函数包,这样做的目的是更迎合大家的使用习惯,如果你主打**MATLAB**语言,请点击对应算法文件夹下面的MATLAB子文件夹即可,R语言同理。
# 此仓库的优点
- 利用latex对每个算法做出了相应的总结
- 复现的算法会与sklearn中的算法进行比较,包括**算法精度与算法运行时间**
- 实践维度广,不仅仅适应于简单二维数据集,本仓库中复现的算法也适应于**高维数据**,并且是多个数据集继续测试,主打一个真实
- 采用面向对象编程
## 项目使用说明
本仓库中的每一个子文件夹就是一个机器学习算法,子文件夹中又包括三个子文件夹:Python、matlab、R,分别代表该机器学习算法基于上面三种编程语言的实现,其中
**Python**子文件夹中又包括了一个tex文件夹,该文件夹是对该机器学习算法的总结,**读者在学习该算法之前最好先阅读一下此tex文件夹的PDF文件**,以便取得事半功倍的效果。
## 问题投稿
如果你在学习本项目的过程中发现作者的错误,无论是编程错误或者是算法理解错误,可以发送邮件至**[email protected]**,欢迎大家批评指正!
## 主要的机器学习算法
因本人能力有限,整理的时间线会拉的比较长,但是我始终相信这样一句话:**纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行**,机器学习算法的理论固然很重要,但是动手操作实践依旧很重要,
当然动手实践包括**手动实现**与**调包实现**,手动实现也包括**二维简单情况**与**多元数据情况**,本着学习实践的态度,本仓库所有的Python手动实现都是基于复杂数据集,并且同时会对自己写的算法在性能与精度方面与**Sklearn**中的算法包进行比较;于此同时,本人会对每一个算法进行总结,工具依赖**texlive2022**
截止目前为止,复现的算法包括:
### 线性回归算法
### 感知机算法(只能应用与线性可分的二分类数据集)
- Python实现(批量梯度下降与随机梯度下降)
- [感知机模型Python实现Jupyter文件](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/Perceptron/Python/Perceptron.ipynb)
- [感知机模型Python主程序](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/Perceptron/Python/myPerceptron.py)
**二维线性可分二分类数据集**
![test](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/Perceptron/Python/Images/%E4%BA%8C%E7%BB%B4%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA%E7%A4%BA%E4%BE%8B.png)
**三维线性可分二分类数据集**
![test](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/Perceptron/Python/Images/%E4%B8%89%E7%BB%B4%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA%E7%A4%BA%E4%BE%8B.png)
### 逻辑回归算法
- Python实现
- [逻辑回归二分类算法主程序](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/Logistics%20Regression/Python/Logistic.py)
- [心脏病数据集预测-逻辑回归](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/Logistics%20Regression/Python/heart_logistic.ipynb)
- [马疝病数据集预测-逻辑回归](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/Logistics%20Regression/Python/horsecolic.ipynb)
- Matlab相关
- R语言相关
- [逻辑回归算法tex总结文档]()
### 线性判别分析算法
### 决策树分类算法
- Python实现
- [决策树分类算法主程序(ID3、C4.5、CART)预剪枝,后剪枝](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Python/Decisiontree_classify.py)
- [你可以使用自己的数据集进行测试](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Python/test_decision_classify.py)
- [Jupter文件总结代码](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Python/DecisionTress_classify.ipynb)
- [电离层数据集二分类](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Python/test1.ipynb)
- [心脏病预测数据集二分类](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Python/test2.ipynb)
- [鸢尾属植物数据集多分类](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Python/test3.ipynb)
- [乳腺癌数据集二分类](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Python/test4.ipynb)
- Matlab相关
- [电离层数据集MATLAB决策树分类](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Matlab/demo1.m)
- [鸢尾属植物数据集MATLAB决策树多分类](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Matlab/demo2.m)
- R语言相关
- [如果你使用的是Rstudio(Rmarkdown总结版)](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/R/demo1.Rmd)
- [如果你在Vscode中使用R语言-心脏病数据集决策树分类](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/R/heart.R)
- [如果你在Vscode中使用R语言-电离层数据集决策树分类](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/R/ionosphere.R)
- 心脏病数据集决策树可视化
![heart_data_decisionTree](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/R/heart%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91.png)
- 电离层数据集决策树可视化
![ionoshpere_decisionTree](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/R/ionosphere%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91.png)
- [决策树分类算法Tex总结文档](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeClassify/Python/tex%E6%96%87%E4%BB%B6/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%80%BB%E7%BB%93.pdf)
- [CSDN链接](https://blog.csdn.net/ldy__cwx/article/details/130542961?spm=1001.2014.3001.5501)
### 决策树回归算法
- Python实现
- [决策树回归算法主程序](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeRegression/python/DecisionTree_Regression.py)
- [Jupyter文件总结](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeRegression/python/DecisionTree_Regression.ipynb)
- [你可以使用自己的数据集进行测试](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeRegression/python/DecisionTree_Regression_test.py)
**自编算法-波士顿房价预测案例**
![test](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/DecisionTreeRegression/python/Images/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%88%BF%E4%BB%B7%E9%A2%84%E6%B5%8B.png)
### 随机森林分类算法
- Python实现
- [随机森林分类算法主程序](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/RandomForest_Classify/Python/Random_Forest.py)
- [随机森林分类算法Jupyter文件总结](https://github.com/cwxndl/Machine-Learning-By-Python-R-Matlab/blob/main/RandomForest_Classify/Python/Random_Forest.ipynb)
- [你可以在该文件下导入自己的数据进行随机森林分类](
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Matlab系列--专心做机器学习算法复现,主要使用Python复现,MATLAB,R语言调用相关算法包做辅助.zip
共97个文件
png:18个
ipynb:13个
py:11个
需积分: 5 0 下载量 38 浏览量
2024-02-24
21:45:40
上传
评论
收藏 3.44MB ZIP 举报
温馨提示
Matlab系列--专心做机器学习算法复现,主要使用Python复现,MATLAB,R语言调用相关算法包做辅助
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
Matlab系列--专心做机器学习算法复现,主要使用Python复现,MATLAB,R语言调用相关算法包做辅助.zip (97个子文件)
kwan1118
DecisionTreeRegression
文件说明.txt 65B
R
de 3B
python
DecisionTree_Regression_test.py 2KB
DecisionTree_Regression.ipynb 128KB
DecisionTree_Regression.py 4KB
Images
决策树回归房价预测.png 91KB
MATLAB
de 3B
Logistics Regression
Matlab
de 3B
Python
tex文件
SHUarticle.cls 6KB
figures
shu.png 89KB
horsecolic.ipynb 32KB
data
horseColicTraining.txt 59KB
heart.csv 37KB
process_heart.csv 64KB
horseColicTest.txt 4KB
Logistic.py 6KB
test_Logistic.py 2KB
Images
批量梯度下降损失曲线.png 25KB
随机梯度下降损失曲线.png 36KB
sklearn中逻辑回归算法在测试集上的准确率与F1值.png 19KB
逻辑回归算法heart_csv混淆矩阵.png 18KB
随机梯度下降算法在测试集上的准确率与F1值.png 19KB
逻辑回归算法version1.0混淆矩阵.png 15KB
逻辑回归算法sklearn混淆矩阵.png 16KB
heart_logistic.ipynb 39KB
R
demo 3B
文件夹说明.txt 19B
Linear Discriminant Analysis(LDA)
Matlab
de 3B
Python
lda2.ipynb 51KB
tex文件
SHUarticle.cls 6KB
figures
shu.png 89KB
data
horseColicTraining.txt 59KB
heart.csv 37KB
process_heart.csv 64KB
horseColicTest.txt 4KB
lda.ipynb 80KB
Images
数据说明.jpg 122KB
线性判别分析算法训练集混淆矩阵.png 17KB
线性判别分析算法测试集混淆矩阵.png 15KB
LDA心脏病数据集训练集混淆矩阵.png 17KB
R
da 3B
文件夹说明.txt 25B
DecisionTreeClassify
Matlab
demo1.m 963B
demo2.m 341B
Python
utils.py 7KB
tex文件
SHUarticle.cls 6KB
决策树算法总结.tex 11KB
决策树算法总结.pdf 590KB
figures
shu.png 89KB
data
breast_cancer.csv 118KB
ionosphere_test.xlsx 25KB
ionosphere_train.xlsx 71KB
heart.csv 37KB
fisheriris.xlsx 14KB
test4.ipynb 3KB
test3.ipynb 3KB
test2.ipynb 419KB
test1.ipynb 158KB
test_decision_classify.py 483B
Decisiontree_classify.py 16KB
Images
决策树后剪枝.jpg 179KB
决策树预减枝.jpg 179KB
DecisionTress_classify.ipynb 427KB
文件夹说明.txt 75B
R
heart.R 988B
ionosphere数据集决策树.png 10KB
ionosphere_test.xlsx 25KB
ionosphere_train.xlsx 72KB
heart.csv 37KB
fisheriris.xlsx 14KB
demo1.Rmd 2KB
heart数据集决策树.png 28KB
ionosphere.R 1006B
RandomForest_Classify
Matlab
demo 3B
Python
utils.py 7KB
data
breast_cancer.csv 118KB
ionosphere_test.xlsx 25KB
ionosphere_train.xlsx 72KB
heart.csv 37KB
fisheriris.xlsx 14KB
de 3B
Random_Forest_test.py 743B
Random_Forest.ipynb 233KB
Random_Forest.py 10KB
R
de 3B
文件夹说明.txt 25B
Perceptron
Matlab
de 3B
Python
myPerceptron.py 5KB
Perceptron.ipynb 306KB
Images
二维感知机示例.png 38KB
三维感知机示例.png 55KB
R
de 3B
文件夹说明.txt 16B
RandomForest_Regression
Python
data
boston.csv 31KB
de 1B
Random_ForestRegression.ipynb 256KB
README.md 8KB
共 97 条
- 1
资源评论
Kwan的解忧杂货铺
- 粉丝: 1w+
- 资源: 3651
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功