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山东大学崇新学堂信息基础II

FoI-ML-DL

这是崇新学堂自己的课程，所以没有课程和书籍链接，但这里有我的笔记链接。

主要用来记录以下常用的传统机器学习和深度学习的知识点和问题的实现方案，之后也有专门的深度学习的学习笔记。

目前是更新状态，代码会在作业上交后上传。以后就会设置为上半年可见，下半年屏蔽，以免影响学弟学妹的学习质量。 原本的目录有一些问题，现在稍微做了一些更改，但目录内的文件名没有修改。

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代码目录

1. Hw1:KNN
   1. 联邦文集：在85篇文章中对11篇未确定作者的文章进行分类
   2. 鸢尾花问题
2. Hw2
   1. 梯度下降和闭式解
   2. 感知机
3. Hw4:SVM
   1. SMO_reference是网上看到的别人的代码，可以单独作为SVM库使用，但b的求解好像有问题
   2. 为了使用Hw3.2.ipynb，需要下载SMO.py
   3. 算法主要流程见图片，实现起来好像还是存在一些问题
4. Hw5
   1. K-Means
   2. PCA
5. Hw6:吉布斯采样
6. Hw7:协同滤波
7. 实验1：BP网络
   1. 语雀笔记里有反向传播的手推
   2. sigmoid和tanh拟合XOR和1/sinx+1/cosx
8. 实验2：LeNet-5识别MNIST数据集
9. 实验3：ResNet-18识别CIFAR数据集
10. 实验4：SelectiveSearch（直接参考的网上代码就不传了，结果分析到笔记目录里看）
11. 实验5：YOLOv5实现车牌定位（代码整体没什么改动主要操作了数据集就不传了，到笔记目录看）
12. DL作业4：矩阵乘法实现卷积