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

• 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
  ☆43Updated 5 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
• 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
• 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
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆86Updated 6 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
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆79Updated 6 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆112Updated 4 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆371Updated 5 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
  ☆50Updated 6 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
  ☆90Updated 5 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆120Updated 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…
  ☆215Updated 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…
  ☆152Updated 4 years ago
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆112Updated 3 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 2 years ago
• zhaoxingfeng / RandomForest
  随机森林，Random Forest（RF）
  ☆429Updated 5 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
  ☆159Updated 9 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。
  ☆369Updated 8 months 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
• mryuan0428 / House-price-prediction
  房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右
  ☆245Updated 7 years ago
• Kenway9276 / diabetesPredict
  线性回归和聚类分析预测糖尿病
  ☆31Updated 6 years ago
• zmzhouXJTU / House_Price_Forecast
  利用回归模型实现房价预测
  ☆50Updated 7 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆49Updated 10 years ago
• terrychen17 / Task005
  模型优化调参---网格搜索（五折交叉验证）
  ☆12Updated 6 years ago
• teamowu / Machine-Learning
  🤖机器学习实战🤖：决策树、随机森林线性回归、逻辑回归、贝叶斯、kNN等
  ☆24Updated 6 years ago
• RobinLuoNanjing / MachineLearning_Ng_Python
  吴恩达机器学习算法Python实现，附详细的代码注释。
  ☆86Updated 5 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆436Updated last year
• 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