Alternatives and similar repositories for BP_regression

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  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
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• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
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  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
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  Artificial Intelligence
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  基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类
  ☆117Updated 2 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
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• ChileWang0228 / DeepLearningTutorial
  深度学习代码
  ☆132Updated 5 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  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
  ☆156Updated 8 years ago
• Nocami / ImageSegmentationBasedOnGeneticAlgorithms
  matlab代码实现遗传算法在Otsu图像分割领域应用
  ☆28Updated 6 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆139Updated 3 years ago
• xiefan-guo / Fuzzy-c-Means-Algorithms
  项目基于论文《Fuzzy c-Means Algorithms for Very Large Data》，使用Python语言实现FCM算法及其扩展算法，包括FCM、spFCM、oFCM、kFCM、reskFCM、spkFCM、okFCM。
  ☆66Updated 6 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆352Updated 5 years ago
• SureeLee / ga_bp
  a back propagation neural network with genetic algorithm
  ☆82Updated 7 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆158Updated 4 years ago
• goodboyv / Sklearn_Mochine_leanring
  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
  ☆178Updated 5 years ago
• Anonymoushhh / Ensemble_Learning
  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
• Bighhhzq / Mathematical-modeling
  研究生数学建模，华为杯数学建模，2021D题，乳腺癌，机器学习，数据分析类，国家一等奖。全国第八。
  ☆19Updated 3 years ago
• qiaokangqi / CNN-SVM
  卷积神经网络提取特征并用于SVM//www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6132814.html
  ☆15Updated 7 years ago
• mepleleo / CARS_band_selection
  竞争性自适应重加权采样法（competitive adapative reweighted sampling， CARS）python代码
  ☆23Updated 3 years ago
• jackros1022 / MATLAB-neural-network-43-case-studies-Code
  matlab神经网络43个案例分析
  ☆72Updated 7 years ago
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  神经网络结构可变的BP回归
  ☆12Updated 7 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  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
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  近红外光谱波长筛选算法
  ☆24Updated 5 years ago
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  龙曲良《PyTorch深度学习》学习笔记及代码
  ☆69Updated 2 years ago
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  群体智能优化算法
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  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)
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  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
  ☆79Updated 5 years ago
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