Alternatives and similar repositories for Machine_Learning

Users that are interested in Machine_Learning are comparing it to the libraries listed below

• bainingchao / PyDataPreprocessing
  《Python数据预处理技术与实践》源码下载
  ☆210Updated 6 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆86Updated 6 years ago
• luanshiyinyang / DataMining
  Data Analysis and Mining(数据分析与挖掘)
  ☆345Updated 5 years ago
• mantchs / machine_learning_model
  机器学习基本模型算法介绍(附加案例)
  ☆227Updated 6 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
• ice-tong / ML_demo
  一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法，决策树（Iris鸢尾花数据集），KNN（mnist手写数字数据集），朴素贝叶斯分类西瓜数据集，trec06c数据集垃圾邮件分类（spam），逻辑斯蒂回归，随机梯度下降SGD与全梯度下降的对比，mnist中8和9的二分类，泰坦尼克号…
  ☆191Updated 7 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)
  ☆57Updated 7 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
  ☆50Updated 6 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
  ☆188Updated 5 years ago
• Shi-Lixin / Machine-Learning-Algorithms
  Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等
  ☆213Updated 6 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
  ☆159Updated 9 years ago
• JoyceCoder / Data-Mining-Python
  《python数据分析与挖掘实战》项目实践及拓展
  ☆232Updated 6 years ago
• mryuan0428 / House-price-prediction
  房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右
  ☆245Updated 7 years ago
• RobinLuoNanjing / MachineLearning_Ng_Python
  吴恩达机器学习算法Python实现，附详细的代码注释。
  ☆86Updated 5 years ago
• data-infra / sklearn
  数据挖掘库sklearn的使用教程和demo
  ☆85Updated 7 years ago
• CodingChaozhang / Deep-Learning
  深度学习的实战项目
  ☆358Updated 5 years ago
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…
  ☆215Updated 5 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
  ☆43Updated 5 years ago
• eastmountyxz / Python-for-Data-Mining
  该资源为作者在CSDN的撰写Python数据挖掘和数据分析文章的支撑，主要是Python实现数据挖掘、机器学习、文本挖掘等算法代码实现，希望该资源对您有所帮助，一起加油。
  ☆137Updated 4 years ago
• guangyaooo / MLTemplate
  机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林，K近邻，线性判别分析，逻辑斯蒂回归（梯度下降法，牛顿法），多层感知机（分类+回归），Naive Bayes（离散+高斯），多分类SVM，线性回归，隐马…
  ☆152Updated 4 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆287Updated 5 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆371Updated 5 years ago
• keefecn / python_practice_of_data_analysis_and_mining
  《Python数据分析与挖掘实战》随书源码与数据
  ☆292Updated 8 years ago
• xiaoyusmd / PythonDataScience
  Python数据科学系专栏（pandas、Numpy、SKlearn、Matplotlib）、实战项目（代码、讲解、数据集）
  ☆221Updated 2 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
  ☆57Updated 5 years ago
• SpringMagnolia / NLPnote
  Gitbook Address: https://app.gitbook.com/@nlpgroup/s/nlpnote/
  ☆158Updated 4 years ago
• LiuQixuan / PythonLearningNote
  Python 进阶学习笔记
  ☆522Updated 5 years ago
• ChileWang0228 / DeepLearningTutorial
  深度学习代码
  ☆132Updated 6 years ago
• jinhualee / datashine
  《Python统计与数据分析实战》课程代码，包含了大部分统计与非参数统计和数据分析的模型、算法。回归分析、方差分析、点估计、假设检验、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对数线性模型、分位回归模型以及列联表分析、非参数平滑、非参数密度估计等各种非参数统计方法。
  ☆369Updated 8 months ago
• Anfany / Machine-Learning-for-Beginner-by-Python3
  为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn、TensorFlow以及自编函数(AnFany)的ML算法程序。
  ☆438Updated 4 years ago