Alternatives and similar repositories for BreastCancerWisconsin

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  基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类
  ☆115Updated 2 years ago
• wyn-365 / temp-predict
  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
  ☆42Updated 5 years ago
• w1449550206 / Cancer-prediction-based-on-logistic-regression
  基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】
  ☆27Updated 5 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆56Updated 5 years ago
• goodboyv / Sklearn_Mochine_leanring
  利用sklearn实现机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等
  ☆169Updated 5 years ago
• mrtungleung / breast_cancer
  采用SVM方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，最终实现一个针对乳腺癌检测的分类器
  ☆26Updated 5 years ago
• Luxlios / Clustering
  分别用K均值K_means和模糊C均值FCM算法对Iris鸢尾花数据集聚类以及图像聚类分割
  ☆24Updated 3 years ago
• gotgith / Machine-Learning-
  使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析
  ☆45Updated 6 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆46Updated 9 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆351Updated 4 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆44Updated 5 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆31Updated 8 years ago
• gui1bin2 / LogisticRegression
  逻辑回归预测违约可能
  ☆32Updated 7 years ago
• runyi-yao / Decision-Tree
  利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性
  ☆16Updated 4 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆155Updated 8 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
• LeeWise9 / The-beginning-of-machine-learning
  机器学习入门：手写数字识别，声呐分类，垃圾短信识别，鸢尾花分类
  ☆40Updated 5 years ago
• mogubing / desicionTree
  使用决策树对鸢尾花数据集做分类
  ☆10Updated 5 years ago
• darlinglele / classification
  感知器、贝叶斯分类、决策树分类、K最近邻法、逻辑回归、支持向量机...
  ☆127Updated 10 years ago
• ECNUHP / SVM
  基于svm的手写数字图像识别
  ☆53Updated 6 years ago
• JiongXing / sklearn-DecisionTree
  决策树、随机森林
  ☆49Updated 6 years ago
• wu8320175 / Data_mining_homework
  数据挖掘作业数据以及代码(电动车价格预测)
  ☆68Updated 5 years ago
• chenhui0518 / cnn-classification-dog-vs-cat
  基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。
  ☆15Updated 7 years ago
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)
  ☆83Updated 5 years ago
• qpp117 / DeepLearning_BaseOnTensorFlow
  基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)
  ☆54Updated 7 years ago
• hope-coder / Image-classification
  使用双层全连接神经网络和ResNet网络实现的图像二分类问题
  ☆12Updated 4 years ago
• nanguoyu / StudentGradeRegression
  [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩
  ☆45Updated 6 years ago
• Wddzht / DataPreprocessing
  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
  ☆63Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆75Updated 5 years ago
• qiuhaining / sklearn-SVM
  支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等
  ☆52Updated 7 years ago