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)
  ☆83Updated 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
  ☆180Updated 5 years ago
• roadwide / AI-Homework
  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
• 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
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆417Updated last year
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
• nan1104 / BP-
  利用BP神经网络实现手写数字识别
  ☆49Updated 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
• 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
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆158Updated 4 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆47Updated 10 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。
  ☆22Updated 5 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
  ☆80Updated 5 years ago
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆102Updated 3 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)
  ☆68Updated 5 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
• 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
• runyi-yao / Decision-Tree
  利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性
  ☆16Updated 4 years ago
• zhengyima / mnist-classification
  Pytorch、Scikit-learn实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic Regression）、多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、CNN、RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）
  ☆426Updated 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
  ☆56Updated 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
  ☆41Updated 5 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  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
• waitingfordark / four_flower
  使用tensorflow和cnn做的图像识别，对四种花进行了分类。
  ☆624Updated 5 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆110Updated 4 years ago
• ice-tong / ML_demo
  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…
  ☆184Updated 6 years ago
• OuYaMing / Image-classification-and-target-detection-by-pytorch
  pytorch入门项目，包括线性回归、垃圾分类、水果目标检测、ssd
  ☆123Updated 5 years ago
• ssssww0905 / -PyTorch-
  【PyTorch】手把手教你跑通第一个神经网络
  ☆271Updated 2 years ago
• WinterPan2017 / machine-learning-Andrew
  吴恩达机器学习课程的资源、作业代码以及学习笔记
  ☆54Updated 5 years ago
• wyn-365 / temp-predict
  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
  ☆43Updated 5 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆139Updated 3 years ago