gotgith / Machine-Learning-Links
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
Alternatives and similar repositories for Machine-Learning-
Users that are interested in Machine-Learning- are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 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☆55Updated 5 years ago
- 基于机器学习的信用风险评估模型,主要使用了Sklearn库,通过逻辑回归,向量机等模型,根据借款人的个人身份信息评估是否应当发放贷款。☆17Updated 3 years ago
- 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
- 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
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型,并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术;通过相关性分析进行特征选择;建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型,并通过网格搜索法确定最优参数…☆31Updated 3 years ago
- 逻辑回归预测违约可能☆32Updated 7 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆75Updated 5 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)☆54Updated 7 years ago
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 6 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。☆25Updated 6 years ago
- 🤖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☆26Updated 5 years ago
- [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩☆45Updated 6 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 5 years ago
- 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
- 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☆76Updated 5 years ago
- 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
- 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☆240Updated 6 years ago
- 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
- 天池竞赛数据挖掘之二手车交易价格预测大赛☆10Updated 5 years ago
- Python与机器学习方向,《决策树与集成算法》课程仓库☆25Updated 7 years ago
- 智慧物流算法大赛简介: 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集,对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码,分为四个主要的部分:1.数据预处理;2.特征工程;3.建模调参训练;4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 利用爬虫获取58同城的二手房信息,选取特征并对数据进行预处理,利用机器学习算法给出不同地段的租房推荐。☆15Updated 5 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆45Updated 6 years ago
- 决策树分类与回归模型的实现和可视化☆16Updated 3 years ago
- 用 jupyter notebook做的一些机器学习项目☆86Updated 5 years ago
- kaggle贷款违约预测☆36Updated 6 years ago
- 机器学习实践:贷款违约预测☆37Updated 5 years ago
- 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☆155Updated 8 years ago
- 使用5-6个模型(可以是knn svm 贝叶斯等等)用投票的方式做一个集成学习对MNIST数据集进行分类。☆24Updated 6 years ago
- 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