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  • 一些实用的机器学习工具箱和代码

    matlab:
         initPmtk3:  https://code.google.com/p/pmtk3/ 
                             非常强大的一个工具包,几乎包含了机器学习所有常用算法。

         dimension reduction:  http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/data.html 
                                            蔡登的论文代码,主要是降维的如PCA,LDA等,还有谱回归、特征选择、矩阵分解、聚类等。


         feature extraction:
              LBP feature:     http://www.cse.oulu.fi/CMV/Downloads/LBPMatlab
                                    局部二值模型(Local Binary Pattern),一种非常强大的纹理特征
              
         classifier:
              random forest:    https://code.google.com/p/randomforest-matlab/
                                           随机森林分类器,准确率与速度都还不错

              libsvm:        www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
                                             最强大的SVM工具箱

              sparse representation:  http://www.eecs.berkeley.edu/~yang/software/l1benchmark/
                                                   稀疏表示分类器  

        
    python:
         numpy:    www.numpy.org/
         scipy:       www.scipy.org/
                               前两个主要是数值运算包,在机器学习,数据挖掘方面也是必须的。

         scikit-learn:  scikit-learn.org/
                               python中最强大的机器学习包
     
     
     
     
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/grindge/p/3640217.html
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