Rudo-erek / decision-tree
基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法
☆39Updated 5 years ago
Related projects ⓘ
Alternatives and complementary repositories for decision-tree
- 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☆35Updated 5 years ago
- 常用的特征选择方法☆68Updated 2 years ago
- 在sklearn下，几种常用的特征选择方法☆40Updated 8 years ago
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。☆89Updated 5 years ago
- 使用sklearn做特征工程☆168Updated 6 years ago
- 机器学习、深度学习、NLP实战项目☆134Updated 6 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆205Updated 5 years ago
- 感知器、贝叶斯分类、决策树分类、K最近邻法、逻辑回归、支持向量机...☆127Updated 10 years ago
- 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☆50Updated 4 years ago
- 机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。☆24Updated 5 years ago
- 统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现☆75Updated 4 years ago
- 分类类别不平衡，解决办法：采样(SMOTE和算法集成技术等)、阈值移动、调整代价或权重，附带信用卡诈骗案例☆21Updated 5 years ago
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆43Updated 5 years ago
- 【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…☆204Updated 4 years ago
- 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)☆50Updated 6 years ago
- 用python实现SVM/AdaBoost/C4.5/CART/Naïve Bayes等数据挖掘领域十大经典算法☆78Updated 6 years ago
- 基于遗传算法的特征选择☆124Updated 4 years ago
- 用logistic回归，SVM，神经网络实现分类算法☆91Updated 8 years ago
- 主要是在学习李航的统计学习方法和周志华的机器学习西瓜书的笔记和相关的代码实现☆31Updated 5 years ago
- 马上AI全球挑战赛-违约用户风险预测 top2-solution☆17Updated 6 years ago
- 数据预处理之缺失值处理，特征选择☆21Updated 5 years ago
- 大家好，我是coggle开源小组成员 庐州小火锅，这篇文章将会介绍天池学习赛贷款违约预测的TOP6单模方案（具体介绍见我的csdn：），现附上比赛链接天池学习赛贷款违约预测.https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/53…☆48Updated 3 years ago
- 交易欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题，每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题☆40Updated 5 years ago
- ☆137Updated 2 years ago
- 洛杉矶房价预测☆17Updated 4 years ago
- 基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法☆66Updated 5 years ago
- 使用keras搭建seq2seq完成中英文翻译☆52Updated 6 years ago
- ☆45Updated 4 years ago