WenhaoYu / MachineLearning

This project contain some machine learning algrithm demo.Maybe the code is also useful to you.

MachineLearning

This project contain some machine learning algrithm demo.Maybe the code is also useful to you.

这个仓库包含一些常用的机器学习算法的实现代码，代码中也有会一些具体的小应用。

此外，每个算法我都会写一篇文章来地介绍它们，同时详细地解读代码。文章发表在我的CSDN专栏以及个人网站上：

CSDN：wepon的专栏

个人网站：Wepon's blog

##目录介绍

• DeepLearning Tutorials

  这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含：
  
  [dive_into _keras](https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/dive_into_keras) Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45581421)
  
  [keras_usage](https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/keras_usage) 介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45397033)
  
  [FaceRecognition_CNN(olivettifaces)](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/FaceRecognition_CNN(olivettifaces))
  将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数据库采用olivettifaces，CNN模型参考LeNet5，基于python+theano+numpy+PIL实现。详细介绍这个demo的文章：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187)
  
  
  [cnn_LeNet](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/cnn_LeNet)  CNN卷积神经网络算法的实现，模型为简化版的LeNet，应用于MNIST数据集（手写数字），来自于DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我用了中文将原始的代码进行详细的解读，并简单总结了CNN算法，相应的文章发在：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445)
  
  [mlp](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/mlp)  多层感知机算法的实现，代码实现了最简单的三层感知机，并应用于MNIST数据集，来自DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我写了一篇文章总结介绍了MLP算法，同时用中文详细解读了原始的代码：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829)
  
  [Softmax_sgd(or logistic_sgd)](https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo/tree/master/DeepLearning%20Tutorials/Softmax_sgd(or%20logistic_sgd)) Softmax回归算法的实现，应用于MNIST数据集，基于Python+theano，来自DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano，我写了一篇文章介绍了Softmax回归算法，同时用中文详细解读了原始的代码：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43157801)
  

• PCA

  基于python+numpy实现了主成份分析PCA算法，这里详细地介绍了PCA算法，以及代码开发流程：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42177327)
  

• kNN

  基于python+numpy实现了K近邻算法，并将其应用在MNIST数据集上，详细的介绍：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41768407)
  

• logistic regression

  基于python+numpy实现了logistic回归（二类别），详细的介绍：[文章链接](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41844495)
  

• ManifoldLearning

  DimensionalityReduction_DataVisualizing 运用多种流形学习方法将高维数据降维，并用matplotlib将数据可视化(2维和3维)

• SVM

  libsvm liblinear-usage 对使用广泛的libsvm、liblinear的使用方法进行了总结，详细介绍：文章链接

##Contributing

欢迎加入本项目，任何机器学习/深度学习的demo都可以push进来，并且最好有相应的博文介绍代码。