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
☆49Updated 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(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…☆150Updated 4 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☆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☆180Updated 5 years ago
- 《Python数据预处理技术与实践》源码下载☆209Updated 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
- 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…☆186Updated 7 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆216Updated 6 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☆243Updated 6 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)☆55Updated 7 years ago
- 机器学习算法经典案例☆111Updated 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。☆118Updated 7 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…☆211Updated 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☆56Updated 5 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆49Updated 6 years ago
- 用 jupyter notebook做的一些机器学习项目☆87Updated 6 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☆77Updated 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☆82Updated 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☆157Updated 9 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。☆136Updated 4 years ago
- 基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法☆70Updated 6 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆38Updated 6 years ago
- 决策树分类（ID3，C4.5，CART）☆484Updated 2 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆76Updated 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
- Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类☆359Updated 5 years ago
- 数据挖掘大作业， 东野圭吾小说集文本挖掘☆71Updated 8 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。☆38Updated 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 6 years ago
- 常用机器学习算法的简单手写实现，帮助更好理解算法☆70Updated 3 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☆46Updated 6 years ago