Alternatives and similar repositories for k-means-python3-

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  深度学习代码
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  [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
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  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
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
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  集成学习Stacking方法详解
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• 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…
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• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆62Updated 7 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
• Frank-qlu / ORL_faces
  ORL人脸识别不同算法的实现，用到了scikit-learn,tensorflow等，任选5张训练，5张测试。因为每次训练随机挑选，所以每次输出识别率有偏差 算法 识别率 bp神经网络 0.8 pca+bp神经网络 0.85 小波变换+pca+bp神经网络 0.95 CNN…
  ☆73Updated 3 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
• Anonymoushhh / Ensemble_Learning
  使用5-6个模型（可以是knn svm 贝叶斯等等）用投票的方式做一个集成学习对MNIST数据集进行分类。
  ☆24Updated 6 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆31Updated 8 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
  ☆286Updated 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
• luanshiyinyang / DataMiningProject
  包含一些比较常见的数据挖掘竞赛或者项目的源码
  ☆130Updated 6 years ago
• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆179Updated 7 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
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• 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
  ☆48Updated 6 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆118Updated 4 years ago
• haoyuhu / cluster-analysis
  K-Means++(HCM), Fuzzy C-Means(FCM), Hierarchical Clustering, DBscan
  ☆378Updated 4 months ago
• kikizxd / Data_preprocessing
  常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化
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• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
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• 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)
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  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
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  基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法
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  机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
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