Alternatives and similar repositories for Decision-Tree

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  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
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• MILU-YOU / Price-prediction
  一个数据分析项目，利用 Pandas 库进行数据预处理，缺少值填充，利用sklearn 模块建模并对多种农产品价格进行预测
  ☆27Updated 2 weeks 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
  ☆180Updated 5 years ago
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  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
• wu8320175 / Data_mining_homework
  数据挖掘作业数据以及代码(电动车价格预测)
  ☆69Updated 5 years ago
• guangyaooo / MLTemplate
  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
• chestnut24 / SVMImageClassification
  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
  ☆119Updated 2 years ago
• gotgith / Machine-Learning-
  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
• CodingChaozhang / Deep-Learning
  深度学习的实战项目
  ☆335Updated 5 years ago
• JonathonYan1993 / ML_DecisionTree_prepruning_postpruning
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  ☆37Updated 6 years ago
• LeeWise9 / The-beginning-of-machine-learning
  机器学习入门：手写数字识别，声呐分类，垃圾短信识别，鸢尾花分类
  ☆42Updated 5 years ago
• Luxlios / Clustering
  分别用K均值K_means和模糊C均值FCM算法对Iris鸢尾花数据集聚类以及图像聚类分割
  ☆25Updated 3 years ago
• chenshunpeng / Flower-recognition-model-based-on-pytorch
  PyTorch框架构建花朵图像分类模型（Resnet网络，迁移学习）
  ☆16Updated 3 years ago
• taon1607 / ML-projects-practicing
  机器学习项目实战
  ☆233Updated 5 years ago
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  基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】
  ☆30Updated 5 years ago
• DongyiQin / BeijingClimateDataAnalysis
  爬虫爬取北京天气数据，pandas和numpy处理数据，matplot可视化展示数据，sklearn机器学习方法预测空气状况。
  ☆131Updated 5 years ago
• ice-tong / ML_demo
  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 6 years ago
• luoqingshan / Production-animal-recognition-system
  基于Python/PyQT5的产生式动物识别系统
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  江南大学《机器学习》大作业-人脸图像性别分类
  ☆35Updated 4 years ago
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  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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  ☆13Updated 5 years ago
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