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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
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- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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☆167Updated 5 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆74Updated 5 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆47Updated 6 years ago
- Python与机器学习方向,《决策树与集成算法》课程仓库☆25Updated 6 years ago
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 6 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 2 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
- 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☆36Updated 5 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
- 天池竞赛数据挖掘之二手车交易价格预测大赛☆9Updated 5 years ago
- Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测,洗发水销量/股票走势预测,有状态循环神经网络☆58Updated 7 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…