leezqcst / machine-learning-algorithmLinks
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
Alternatives and similar repositories for machine-learning-algorithm
Users that are interested in machine-learning-algorithm are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 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
- 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
- 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
- 深度学习代码☆132Updated 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☆188Updated 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
- 利用Python实现三层BP神经网络☆84Updated 7 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
- 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
- 用Python实现SVM多分类器☆435Updated last year
- Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类☆369Updated 5 years ago
- bp 神经网络算法☆128Updated 2 years ago
- 机器学习基本模型算法介绍(附加案例)☆227Updated 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。☆121Updated 7 years ago
- 支持向量机(SVM)——分类预测,包括多分类问题,核函数调参,不平衡数据问题,特征降维,网格搜索,管道机制,学习曲线,混淆矩阵,AUC曲线等☆53Updated 8 years ago
- 支持向量机的python实现☆49Updated 10 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
- 感知器、贝叶斯 分类、决策树分类、K最近邻法、逻辑回归、支持向量机...☆128Updated 11 years ago
- 用 jupyter notebook做的一些机器学习项目☆86Updated 6 years ago
- 机器学习算法经典案例☆112Updated 4 years ago
- 决策树、随机森林☆49Updated 7 years ago
- 支持向量机,Support Vector Machine(SVM),多类分类☆32Updated 9 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆78Updated 6 years ago
- 《Python数据预处理技术与实践》源码下载☆210Updated 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☆245Updated 6 years ago
- 通过阅读网上的资料代码,进行自我加工,努力实现常用的机器学习算法。实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯☆736Updated 6 years ago
- 人工智能结课作业(A星八数码/广度优先/深度优先/粒子群寻优算法/遗传算法/蚁群算法/BP神经网络/卷积神经网络)☆470Updated 3 years ago
- 为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn、TensorFlow以及自编函数(AnFany)的ML算法程序。☆437Updated 4 years ago
- 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
- 吴恩达机器学习算法Python实现,附详细的代码注释。☆86Updated 5 years ago