Машинное обучение в MatLab/Octave: примеры алгоритмов, подкрепленные формулами

    image


    Недавно я начал изучать machine learning. Начал с прекрасного, на мой взгляд, курса от Andrew Ng. И чтобы не забыть, а так же повторить выученное решил создать репозиторий Machine Learning in Octave. В нем я собрал математические формулы для гипотез, градиентных спусков, "cost function"-ов, сигмоидов и прочих фундаментальных для машинного обучения "штук". Так же добавил туда упрощенные и доработанные примеры реализации некоторых популярных алгоритмов (нейронная сеть, линейная/логистическая регрессия и пр.) для MatLab/Octave. Надеюсь эта информация будет полезна для тех из вас, кто планирует начать изучение machine learning-а.


    Тема машинного обучения достаточно обширная, о чем можно судить, например, из следующей схемы, которую я взял (перевел) из великолепной статьи vas3k-а.


    image


    На данный момент из всего этого разнообразия в репозитории есть примеры пяти supervised и unsupervised алгоритмов:



    Для каждого алгоритма есть файл demo.m, с которого можно начать анализ отдельно взятого алгоритма. При запуске этого файла из консоли Octave (или из MatLab-а) будет выведена служебная информация, иллюстрирующая работу алгоритма, а так же будут построены графики, помогающие разобраться с каким тренировочным сетом идет работа.


    image


    Надеюсь этот репозиторий будет для вас полезным и поможет сделать очередной шаг в сторону машинного обучения.


    P.S. Примеры в репозитории созданы для MatLab/Octave. Это, возможно, не такая популярная опция сейчас, как Python, но все-же для обучения, быстрого прототипирования и того же перемножения матриц без дополнительных плагинов и библиотек может неплохо подойти. Еще раз успешного вам кодинга!

    Комментарии 3

      –3
      Немного раздражает что репо на английском. Все таки читатели хабра русскоязычные и ресурс тоже. Что за мода, авторы вообще понимают что такими действиями теряют часть аудитории.
        +2
        Идея лезть в IT в целом и в ML в частности без знания английского очень сомнительна.
          0
          Анлийский я знаю неплохо (в IT уже больше 15 лет, а то и 20 если считать универ), раздражает именно мода на использование английского не к месту. Когда статья написана на русском, а дополнительный материал зачем то выложен на английском — это и есть «мешанина».

      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

      Самое читаемое