Alternatives and similar repositories for Machine-Learning-With-R-

Users that are interested in Machine-Learning-With-R- are comparing it to the libraries listed below

• 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
  ☆188Updated 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
• 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
  ☆89Updated 5 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆86Updated 6 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆369Updated 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
  ☆57Updated 5 years ago
• bainingchao / PyDataPreprocessing
  《Python数据预处理技术与实践》源码下载
  ☆210Updated 6 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
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆118Updated 5 years ago
• zmzhouXJTU / House_Price_Forecast
  利用回归模型实现房价预测
  ☆50Updated 7 years ago
• WeltXing / PyDT
  决策树分类与回归模型的实现和可视化
  ☆18Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆78Updated 6 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆287Updated 5 years ago
• terrychen17 / Task005
  模型优化调参---网格搜索（五折交叉验证）
  ☆12Updated 6 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆198Updated 5 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆163Updated 4 years ago
• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 7 years ago
• kikizxd / Data_preprocessing
  常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化
  ☆47Updated 2 years ago
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆110Updated 3 years ago
• hziheng / Machine-learning-project-for-text-classification
  基于pytorch框架，针对文本分类的机器学习项目，集成多种算法(xgboost, lstm, bert, mezha等等)，提供基础数据集，开箱即用，方便自己二次拓展，持续更新
  ☆33Updated 2 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆435Updated last year
• 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…
  ☆151Updated 4 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆112Updated 4 years ago
• xiaoyusmd / PythonDataScience
  Python数据科学系专栏（pandas、Numpy、SKlearn、Matplotlib）、实战项目（代码、讲解、数据集）
  ☆221Updated last year
• Wddzht / DataPreprocessing
  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
  ☆65Updated 5 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆49Updated 10 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆84Updated 7 years ago
• yangwohenmai / DeepLearningForTSF
  深度学习以进行时间序列预测
  ☆711Updated 4 years ago
• ChaoZeyi / kaggle_HousePrice
  kaggle上的一个房屋价格预测比赛
  ☆37Updated 8 years ago
• jinhualee / datashine
  《Python统计与数据分析实战》课程代码，包含了大部分统计与非参数统计和数据分析的模型、算法。回归分析、方差分析、点估计、假设检验、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对数线性模型、分位回归模型以及列联表分析、非参数平滑、非参数密度估计等各种非参数统计方法。
  ☆368Updated 7 months ago