Leo1998-Lu / Machine-learning-on-irisLinks
基于iris数据集进行四种机器学习算法(决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM)的训练,使用交叉检验(Cross-validation)对比了各算法的预测准确率。
☆22Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for Machine-learning-on-iris
Users that are interested in Machine-learning-on-iris are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类☆350Updated 5 years ago
- 机器学习预测系统汇总:包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测☆79Updated 5 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☆174Updated 5 years ago
- python实现的随机森林☆101Updated 3 years ago
- 基于深度学习的共享单车预测与调度解决方案,使用神经网络构建单车需求量与时间段和地理画像的关联,预测不同区域单车需求量;使用蚁群算法规划最优单车调度路径。☆101Updated 6 years ago
- 决策树分类(ID3,C4.5,CART)☆482Updated last year
- python 用GA算法优化BP神经网络☆158Updated 4 years ago
- 人工智能结课作业(A星八数码/广度优先/深度优先/粒子群寻优算法/遗传算法/蚁群算法/BP神经网络/卷积神经网络)☆451Updated 2 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☆44Updated 5 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…☆147Updated 4 years ago
- 机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt☆14Updated 6 years ago
- 支持向量机的python实现☆47Updated 10 years ago
- 遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法☆344Updated 5 years ago
- 遗传算法、模拟退火算法求解TSP问题☆55Updated 7 years ago
- 利用Python实现三层BP神经网络☆82Updated 7 years ago
- 智能优化算法☆28Updated 6 years ago
- 群体智能优化算法☆103Updated 3 years ago
- 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☆239Updated 6 years ago
- 智能计算课程作业:粒子群优化算法,遗传算法,蚁群算法☆14Updated 6 years ago
- 使用四种基本启发式算法(模拟退火、禁忌搜索、遗传算法与蚁群算法)求解广义旅行商(广义TSP/GTSP)问题。☆64Updated 2 years ago
- 决策树、随机森林☆49Updated 6 years ago
- 基于遗传算法的BP网络设计,应用背景为交通流量的预测☆165Updated 6 years ago
- 使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测☆216Updated 5 years ago
- 华为杯研究生数学建模竞赛:历年来数据分析类代码(不定时更新,曾获一等奖)☆98Updated 9 months ago
- 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
- 基于卡口实时过车数据进行交通流量的实时预测分析,使用LSTM循环神经网络模型进行融合预测,准确率达到90%以上。☆57Updated 5 years ago
- BP神经网络的python实现,里面包含adam、RMSProp等多种优化算法,网络结构参数化实现。☆16Updated 4 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 5 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☆37Updated 5 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☆155Updated 8 years ago