Alternatives and similar repositories for iris_classification_BPNeuralNetwork:

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

• 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)
  ☆81Updated 4 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
  ☆148Updated 4 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 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
  ☆109Updated 2 years ago
• MichaelLee826 / classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现不同直径圆的分类
  ☆26Updated 5 years ago
• LeeWise9 / The-beginning-of-machine-learning
  机器学习入门：手写数字识别，声呐分类，垃圾短信识别，鸢尾花分类
  ☆36Updated 5 years ago
• zhoubill / Tensorflow-cnn
  基于tensorflow的的cnn卷积神经网络的图像识别分类
  ☆121Updated 6 years ago
• ErioY / KNN_Iris-Machine_Learning
  机器学习：knn算法实现分类，计算准确率（鸢尾花数据集）
  ☆12Updated 5 years ago
• mogubing / desicionTree
  使用决策树对鸢尾花数据集做分类
  ☆9Updated 5 years ago
• wyn-365 / temp-predict
  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
  ☆39Updated 4 years ago
• nan1104 / BP-
  利用BP神经网络实现手写数字识别
  ☆49Updated 6 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆386Updated 9 months ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆150Updated 3 years ago
• yc-maltazard / BPNN_Python
  Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据
  ☆36Updated 7 years ago
• JiongXing / sklearn-DecisionTree
  决策树、随机森林
  ☆47Updated 6 years ago
• wu8320175 / Data_mining_homework
  数据挖掘作业数据以及代码(电动车价格预测)
  ☆66Updated 4 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆45Updated 9 years ago
• antSesame / BPnetworks
  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。
  ☆15Updated 3 years ago
• chenhui0518 / cnn-classification-dog-vs-cat
  基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。
  ☆14Updated 6 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
  ☆195Updated 4 years ago
• 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
  ☆43Updated 5 years ago
• hope-coder / Image-classification
  使用双层全连接神经网络和ResNet网络实现的图像二分类问题
  ☆11Updated 4 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  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。
  ☆21Updated 4 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  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
  ☆72Updated 4 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.
  ☆35Updated 4 years ago
• NBHHWCA / Graduation-Design
  （纯个人向）本科毕业设计 主要是对项目进行记录和代码存储 《基于深度学习的多任务空气质量预测模型设计与实现》
  ☆25Updated 10 months ago
• Jstar49 / Neural-Network
  Python实现神经网络算法识别手写数字集
  ☆61Updated 4 years ago
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆93Updated 2 years ago
• xinchenstephen / stock_prediction
  基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测
  ☆33Updated 4 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
  ☆54Updated 4 years ago