Alternatives and similar repositories for Decision_tree-python

Users that are interested in Decision_tree-python are comparing it to the libraries listed below

• 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…
  ☆212Updated 5 years ago
• Rudo-erek / decision-tree
  基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法
  ☆41Updated 6 years ago
• SmallVagetable / machine_learning_python
  通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯
  ☆735Updated 6 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
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆432Updated last year
• 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…
  ☆187Updated 7 years ago
• Lupino / bpnn
  bp 神经网络算法
  ☆127Updated 2 years ago
• zhaoxingfeng / RandomForest
  随机森林，Random Forest（RF）
  ☆423Updated 5 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆365Updated 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
  ☆214Updated 6 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆48Updated 10 years 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。
  ☆434Updated 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…
  ☆150Updated 4 years ago
• fuqiuai / lihang_algorithms
  用python和sklearn两种方法实现李航《统计学习方法》中的算法
  ☆340Updated 7 years ago
• DeerZhifan / Clustering-Algorithms
  基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法
  ☆71Updated 6 years ago
• JonathonYan1993 / ML_DecisionTree_prepruning_postpruning
  本程序实现决策树的建立与可视化，以及决策树的预剪枝与后剪枝，数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集
  ☆39Updated 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
  ☆157Updated 9 years ago
• wrayzheng / gmm-em-clustering
  高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现。
  ☆202Updated 6 years ago
• zhengyima / mnist-classification
  Pytorch、Scikit-learn实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic Regression）、多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、CNN、RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）
  ☆433Updated 5 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
• Happyxianyueveryday / statslibrary
  统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现
  ☆77Updated 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
  ☆182Updated 5 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆111Updated 4 years ago
• xiyusullos / ml_exercise
  西瓜书，课后习题
  ☆138Updated 4 years ago
• BraveY / AI-with-code
  AI学习过程中的实操代码
  ☆210Updated 5 years ago
• fuqiuai / datamining_algorithms
  用python实现SVM/AdaBoost/C4.5/CART/Naïve Bayes等数据挖掘领域十大经典算法
  ☆79Updated 7 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆77Updated 6 years ago
• INTERMT / BP-Algorithm
  一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战
  ☆194Updated 6 years ago
• ChileWang0228 / DeepLearningTutorial
  深度学习代码
  ☆132Updated 6 years ago
• dxc19951001 / Study_TF2.0
  ☆211Updated 5 years ago