Alternatives and similar repositories for MachineLearning_Ng_Python

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

• callmekeyboardman / Machine-Learning-Andrew-Ng
  机器学习-Coursera-吴恩达- python+Matlab代码实现
  ☆194Updated 3 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
  ☆45Updated 6 years ago
• hujinsen / python-machine-learning
  吴恩达（Andrew Ng）在coursera的机器学习课程习题的python实现
  ☆129Updated 6 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
  ☆50Updated 5 years ago
• digfound / ML-Experiments
  整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码，欢迎各位码友讨论交流。
  ☆115Updated 7 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…
  ☆181Updated 6 years ago
• TingNie / Coursera-ML-using-matlab-python
  coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python版本+Matlab原版
  ☆932Updated 7 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…
  ☆145Updated 4 years ago
• CodingChaozhang / Deep-Learning
  深度学习的实战项目
  ☆320Updated 4 years ago
• JonathonYan1993 / ML_DecisionTree_prepruning_postpruning
  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
  ☆36Updated 5 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
• 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
  ☆169Updated 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
• xiyusullos / ml_exercise
  西瓜书，课后习题
  ☆131Updated 3 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
  ☆76Updated 4 years ago
• Relph1119 / MachineLearning-WatermelonBook
  周志华-机器学习
  ☆277Updated 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
• houxiao / machine_learning_note
  《机器学习》周志华 (西瓜书) 练习
  ☆63Updated 6 years ago
• AceCoooool / ML-Andrew-Ng
  Coursera Machine Learning (Andrew Ng) --- python code
  ☆126Updated 8 years ago
• LiuQixuan / PythonLearningNote
  Python 进阶学习笔记
  ☆496Updated 4 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
• ChaoZeyi / kaggle_HousePrice
  kaggle上的一个房屋价格预测比赛
  ☆37Updated 7 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆110Updated 4 years ago
• tin-shine / TextClassification
  基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%
  ☆44Updated 5 years ago
• 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…
  ☆207Updated 5 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆75Updated 5 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
• nndl / nndl-exercise-ans
  Solutions for nndl/exercise
  ☆113Updated 5 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）
  ☆419Updated 4 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