lawlite19 / MachineLearningAlgorithm
机器学习算法实现
☆11Updated 8 years ago
Alternatives and similar repositories for MachineLearningAlgorithm:
Users that are interested in MachineLearningAlgorithm are comparing it to the libraries listed below
- CTR 预估☆10Updated 5 years ago
- Codes for Kaggle Competitions☆13Updated 7 years ago
- Spark projects. Learning book "Machine Learning with Spark"☆10Updated 7 years ago
- 李航《统计学习方法》书的每一章节核心提炼以及Python代码实现,可以直接运行在Anaconda的Jupyter里面,从即日起抽时间不断更新,详见Readme.☆27Updated 5 years ago
- Including Data Competition notes, top solution analysis etc.☆9Updated 5 years ago
- python数据分析(包括pandas、numpy、seaborn)☆13Updated 2 years ago
- ☆13Updated 7 years ago
- machine_learning的使用python基本算法实现,包括正则化的多项式拟合,em对高斯混合模型的聚类,逻辑回归,pca降维。于2015年秋季学期机器学习课完成。(包含报告)☆20Updated 8 years ago
- IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测大赛,top50方案☆12Updated 6 years ago
- a solution for 2017 JData competition,rank A: 139/4240,B: 97/4240☆13Updated 7 years ago
- 从零开始学习机器学习☆11Updated 3 years ago
- 机器学习 数据挖掘 案例和竞赛 代码☆8Updated 3 years ago
- 2018平安产险数据建模大赛 驾驶行为预测驾驶风险☆13Updated 6 years ago
- 高校计算机大赛 快手活跃用户预测 最终rank15☆11Updated 6 years ago
- 《利用python进行数据分析》代码解读☆9Updated 5 years ago
- Python与机器学习方向,《聚类与推荐算法》课程仓库☆43Updated 6 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
- 通过一些简单的机器学习项目练习编程实践能力,快速掌握机器学习算法☆12Updated 5 years ago
- 唯品会用户购买行为预测☆27Updated 6 years ago
- 机器学习算法、可视化、数据分析的Python代码☆33Updated 7 years ago
- Python数据分析与挖掘实战书中的实例学习☆28Updated 7 years ago
- 机器学习☆27Updated 7 years ago
- tensorflow serving and deep model online https://dataxujing.github.io/tensorflow-serving-Wechat/?transition=convex#/☆19Updated 6 years ago
- 斯坦福大学CS231n课程作业项目:深度学习、卷积神经网络等☆11Updated 6 years ago
- 为天池数据竞赛写的自动化特征工程和训练工具,可以通过配置的方式从mysql数据库中生成特征。同时重新封装了数据,特征和模型,使其可以被自动化测试系统识别及调用。待完成的工作:自动化测试系统的调度关键技术。☆12Updated 9 years ago
- learn some Machine Learning algorithm with python☆13Updated 5 years ago
- 住房月租金预测大数据赛TOP1☆28Updated 5 years ago
- 机器学习算法(python)☆15Updated 6 years ago
- 该项目是关于机器学习经典书籍《Pattern Recognition and Machine Learning》的学习笔记,我用python实现了书中的一些实例,希望帮助感兴趣的人更好的理解☆77Updated 7 years ago