Alternatives and similar repositories for classification_BPNeuralNetwork

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

• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆352Updated 5 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
  ☆156Updated 8 years ago
• CHNicelee / HOG_SVM
  使用HOG+SVM进行图像分类
  ☆165Updated 6 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆31Updated 8 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆415Updated last year
• fgmn / ResNet
  使用ResNet网络进行十种食物图像分类，基于迁移学习方法训练
  ☆22Updated 2 years ago
• chenshunpeng / Flower-recognition-model-based-on-pytorch
  PyTorch框架构建花朵图像分类模型（Resnet网络，迁移学习）
  ☆16Updated 3 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…
  ☆147Updated 4 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 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
• chestnut24 / SVMImageClassification
  基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类
  ☆117Updated 2 years ago
• ccc-hhh / BPNN-regression-and-classify
  1、BP-momentum神经网络numpy实现及Pytorch实现及各optim在AQI数据集的表现。2、BP网络分类
  ☆38Updated 5 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)
  ☆54Updated 7 years ago
• zhoubill / Tensorflow-cnn
  基于tensorflow的的cnn卷积神经网络的图像识别分类
  ☆124Updated 6 years ago
• wenhaoli-xmu / opencv_projects
  Opencv项目实战
  ☆37Updated 4 years ago
• HuaJiuShi / -MATLAB-GUI-
  基于MATLAB的图像处理GUI软件
  ☆82Updated 7 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆139Updated 3 years ago
• dukuanbing / bpnn-stock-price-prediction
  使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.
  ☆38Updated 5 years ago
• qiuhaining / sklearn-SVM
  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
  ☆53Updated 7 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
  ☆56Updated 5 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
  ☆69Updated 6 years ago
• LHesperus / 2019NPMCM-F
  2019华为杯研究生数学建模比赛F题(二等奖)
  ☆15Updated 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
  ☆178Updated 5 years ago
• stxupengyu / BP-RBF-Prediction
  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
• jumormt / PhotoClassifySVM
  采用SVM实现图片的多分类
  ☆19Updated 6 years ago
• Rivercan / feature_selection
  feature selection by using random forest.
  ☆12Updated 8 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆47Updated 10 years ago
• poetwolf / pyqt5-imageprocessing
  基于pyqt5的图像处理软件
  ☆71Updated 6 years ago
• zhaoxingfeng / PCA
  主成分分析，Principal Component Analysis(PCA)
  ☆48Updated 8 years ago
• JerrybroDu / cats_vs_dogs
  猫狗识别分类(深度学习入门案例)，使用了Tensorflow框架 和 CNN神经网络实现。附有超详细的代码注释，适合新手直接上手Run！
  ☆217Updated 7 months ago