Alternatives and similar repositories for tree-model

Users that are interested in tree-model are comparing it to the libraries listed below

• LeBron-Jian / MachineLearningNote
  ☆505Updated last year
• ChileWang0228 / DeepLearningTutorial
  深度学习代码
  ☆132Updated 6 years ago
• TimePickerWang / MachineLearning
  Machine Learning in Action学习笔记，一个文件夹代表一个算法，每个文件夹包含算法所需的数据集、源码和图片，图片放在pic文件夹中，数据集放在在Data文件夹内。书中的代码是python2的，有不少错误，这里代码是我用python3写的，且都能直接运行
  ☆208Updated 6 years ago
• BraveY / AI-with-code
  AI学习过程中的实操代码
  ☆211Updated 5 years ago
• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
  ☆490Updated 2 years ago
• shazhongcheng / machine_learing_study
  ☆419Updated 4 years ago
• zhengyima / mnist-classification
  Pytorch、Scikit-learn实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic Regression）、多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、CNN、RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）
  ☆443Updated 5 years ago
• SmallVagetable / machine_learning_python
  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
• RobinLuoNanjing / MachineLearning_Ng_Python
  吴恩达机器学习算法Python实现，附详细的代码注释。
  ☆86Updated 5 years ago
• chehongshu / DL-tenserflow
  Tensorflow realizes deeplearning
  ☆129Updated last year
• 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
• Anfany / Machine-Learning-for-Beginner-by-Python3
  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。
  ☆438Updated 4 years ago
• TommyZihao / zihaopytorch
  simple tutorial of pytorch
  ☆137Updated 6 years ago
• Nana0606 / autoencoder
  个人练习，自编码器及其变形（理论+实践）
  ☆344Updated 6 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆436Updated last year
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆287Updated 5 years ago
• dxc19951001 / Study_TF2.0
  ☆210Updated 5 years ago
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【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…
  ☆216Updated 5 years ago
• HanMENG15990045033 / Python_for_Data_Analysis_Wes_McKinney-
  note for the book Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, Numpy, and IPython by Wes McKinney
  ☆223Updated 5 years ago
• songzhuozhu / PyTorch-Course-Note
  ☆67Updated 5 years ago
• liamlycoder / PyTorch_Primer
  一个关于pytorch的入门教程，该教程写于2018年，之后pytorch版本经过更新，部分代码需要更改，使用者请自行改之。
  ☆111Updated 7 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆81Updated 6 years ago
• zhaoxingfeng / RandomForest
  随机森林，Random Forest（RF）
  ☆430Updated 5 years ago
• shiluqiang / RBF_NN_Python
  Python code of RBF neural network classification model
  ☆48Updated 7 years ago
• Adnios / Tensorflow
  B站课程代码
  ☆146Updated 5 years ago
• tsuirak / Statistical-Learning-Methods-lihang
  个人关于李航《统计学习方法》的一些肤浅解释和学习，以及numpy和sklearn编程实现
  ☆86Updated 5 years ago
• fuqiuai / lihang_algorithms
  用python和sklearn两种方法实现李航《统计学习方法》中的算法
  ☆340Updated 7 years ago
• AceCoooool / ML-Andrew-Ng
  Coursera Machine Learning (Andrew Ng) --- python code
  ☆127Updated 9 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…
  ☆153Updated 4 years ago
• statisticszhang / Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials
  深度学习与PyTorch入门实战视频教程 配套源代码和PPT
  ☆78Updated 6 years ago