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
☆43Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for Machine-Learning-:
Users that are interested in Machine-Learning- are comparing it to the libraries listed below
- 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☆149Updated 4 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☆54Updated 4 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☆41Updated 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)☆82Updated 4 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☆72Updated 4 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
- 【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…☆205Updated 4 years ago
- 实验源代码-----基于随机森林的气温预测☆40Updated 4 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 4 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…☆29Updated 2 years ago
- 数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)☆61Updated 4 years ago
- 情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数、决策树、支持向量机、神经网络等不同的模型进行训练☆30Updated 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…☆135Updated 3 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
- Python与机器学习方向，《决策树与集成算法》课程仓库☆24Updated 6 years ago
- 分别用K均值K_means和模糊C均值FCM算法对Iris鸢尾花数据集聚类以及图像聚类分割☆23Updated 2 years ago
- 逻辑回归预测违约可能☆32Updated 7 years ago
- python实现的随机森林☆94Updated 2 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆44Updated 6 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☆44Updated 6 years ago
- 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
- 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
- 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
- 集成学习Stacking方法详解☆71Updated 5 years ago
- 机器学习课程大作业 - 基于深度神经网络的图像分类任务☆29Updated 7 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。☆14Updated 2 years ago
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆115Updated 4 years ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆30Updated 4 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆37Updated 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)☆50Updated 7 years ago