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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
☆50Updated 6 years ago
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- 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
- 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 6 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☆57Updated 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
- 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☆78Updated 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…☆215Updated 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☆39Updated 6 years ago
- 《Python数据预处理技术与实践》源码下载☆210Updated 6 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
- 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☆158Updated 9 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆50Updated 7 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)☆57Updated 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…☆151Updated 4 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。☆121Updated 7 years ago
- 一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法,决策树(Iris鸢尾花数据集),KNN(mnist手写数字数据集),朴素贝叶斯分类西瓜数据集,trec06c数据集垃圾邮件分类(spam),逻辑斯蒂回归,随机梯度下降SGD与全梯度下降的对比,mnist中8和9的二分类,泰坦尼克号…☆189Updated 7 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆78Updated 6 years ago
- 机器学习实践:贷款违约预测☆39Updated 6 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆213Updated 6 years ago
- 基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法☆71Updated 6 years ago
- 机器学习算法经典案例☆112Updated 4 years ago
- Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类☆369Updated 5 years ago
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- 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
- 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…☆34Updated 3 years ago
- 吴恩达机器学习算法Python实现,附详细的代码注释。☆86Updated 5 years ago
- 该资源为作者在CSDN的撰写Python数据挖掘和数据分析文章的支撑,主要是Python实现数据挖掘、机器学习、文本挖掘等算法代码实现,希望该资源对您有所帮助,一起加油。☆137Updated 4 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☆47Updated 7 years ago