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 Tree 决策树 | Random Forest 随机森林 | DBDT | GDA 高斯判别分析 | PCA 主成分分析 | LDA 线性判别分析
☆205Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for Machine-Learning-Algorithm:
Users that are interested in Machine-Learning-Algorithm are comparing it to the libraries listed below
- 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)☆82Updated 4 years ago
- 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☆151Updated 4 years ago
- 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…☆138Updated 3 years ago
- python实现的随机森林☆94Updated 2 years ago
- 包括决策树和随机森林进行离职人员预测,Xgboost和lightGBM的应用☆283Updated 4 years ago
- 决策树、随机森林☆48Updated 6 years ago
- 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☆153Updated 8 years ago
- 模型优化调参---网格搜索(五折交叉验证)☆11Updated 5 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆41Updated 5 years ago
- 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☆54Updated 4 years ago
- 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☆43Updated 5 years ago
- 基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法☆39Updated 6 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆208Updated 6 years ago
- 数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)☆61Updated 4 years ago
- 慕课网上深度学习之神经网络(CNN RNN GAN)算法原理+实战练习的代码和部分数据☆39Updated 5 years ago
- 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…☆175Updated 6 years ago
- 基于遗传算法的特征选择☆127Updated 5 years ago
- 随机森林,Random Forest(RF)☆389Updated 5 years ago
- 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
- 用Python实现SVM多分类器☆386Updated 10 months ago
- Data Analysis and Mining(数据分析与挖掘)☆317Updated 4 years ago
- 使用sklearn做特征工程☆170Updated 6 years ago
- 常用的特征选择方法☆68Updated 2 years ago
- Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类☆341Updated 4 years ago
- 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☆35Updated 5 years ago
- 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☆76Updated 5 years ago
- 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...☆128Updated 10 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆72Updated 5 years ago
- 实验源代码-----基于随 机森林的气温预测☆41Updated 4 years ago
- 《Python数据预处理技术与实践》源码下载☆200Updated 5 years ago